Objective Measures of Activity Level and Mortality in Older Men
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine associations between objective measures of activity level and mortality risk in older men. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: Six U.S. sites. PARTICIPANTS: Men aged 71 and older followed an average of 4.5 years (N = 2,918). MEASUREMENTS: Time awake spent in sedentary behavior (metabolic equivalent (MET) level ≤1.50), light activity (MET level 1.51-2.99), and at least moderate activity (MET level ≥3.00) measured using an activity monitor worn for 5 days or longer and expressed as quartiles. Deaths were confirmed with death certificates; cause of death was adjudicated by review of certificates and records. RESULTS: During follow-up, 409 (14%) men died. After multivariable adjustment, comparing Q4 with Q1, more time spent in sedentary behavior (Q4 vs Q1, hazard ratio (HR) = 1.51, 95% confidence interval (CI) = 1.10-2.08), less time spent in light activity (Q1 vs Q4, HR = 1.54, 95% CI = 1.06-2.24), and less time spent in at least moderate activity (Q1 vs Q4, HR = 1.56, 95% CI = 1.09-2.25) were similarly associated with greater mortality risk primarily due to higher risks of cardiovascular and noncardiovascular, noncancer death. The association between time spent in sedentary behavior and mortality varied according to time spent at higher activity level. More time spent in sedentary behavior was associated with greater risk of death in men spending 1.2 (median) h/d or more in at least moderate activity (Q4 vs Q1, HR = 2.09, 95% CI = 1.26-3.49) but not in those spending less time (Q4 vs Q1, HR = 1.02, 95% CI = 0.62-1.66) (P = .005 for interaction). CONCLUSION: In older men exceeding current guidelines on physical activity, more time spent in sedentary behavior is associated with greater mortality risk.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».