Sedentary Behavior and Physical Activity Are Independent Predictors of Successful Aging in Middle-Aged and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background. Sedentary behavior is emerging as an important risk factor for poor health. Physical activity has proven to be important in determining overall successful aging (SA) among older adults; however, no data exists on the influence of sedentary behavior on SA. The purpose of this analysis was to determine whether there is an association between sedentary behavior and successful aging, independent of physical activity levels. Methods. 9,478 older (M = 4,245; F = 5,233) and 10,060 middle-aged (M = 4.621; F = 5,439) adults from the Healthy Aging cycle of the Canadian Community Health Survey were analyzed. Multivariate logistic regressions were conducted with SA and its three components as outcomes while physical activity and sedentary behavior were entered as main exposures. Results. Among older adults, compared to those who were sedentary (4 hours or more/day), those who were moderately (2-4 hours/day) and least sedentary (<2 hours/day) were 38% (OR: 1.38; CI: 1.12-1.69) and 43% (OR: 1.43; CI: 1.23-1.67) more likely to age successfully, respectively. Among middle-aged adults, those who were least sedentary were 43% (OR: 1.43; CI: 1.25-1.63) more likely to age successfully. Conclusions. These novel findings suggest that sedentary activities are significantly associated with lower odds of SA among middle-aged and older adults, potentially in a dose-dependent manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».