The "Fit but Fat" paradigm addressed using accelerometer-determined physical activity data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No studies have addressed the "fit but fat" paradigm using accelerometry data. AIM: The study was to determine if 1) higher levels of accelerometer-determined physical activity are favorably associated with biomarkers in overweight or obese persons (objective 1); and 2) overweight or obese individuals who are sufficiently active have better or similar biomarker levels than normal weight persons who are not sufficiently active (objective 2). MATERIALS AND METHODS: Data from the 2003-2006 National Health and Nutrition Examination Survey were analyzed and included 5,146 participants aged 20-85 years. RESULTS: Regarding objective 1, obese active individuals had more favorable waist circumference, C-reactive protein, white blood cells, and neutrophil levels when compared to obese inactive individuals; similar results were found for overweight adults. Regarding objective 2, there were no significant differences between normal weight inactive individuals and overweight active individuals for nearly all biomarkers. Similarly, there were no significant differences between normal weight inactive individuals and obese active individuals for white blood cells, neutrophils, low-density lipoprotein cholesterol, total cholesterol, triglycerides, glucose, or homocysteine. CONCLUSIONS: Physical activity has a protective effect on biomarkers in normal, overweight, and obese individuals, and overweight (not obese) active individuals have a similar cardiovascular profile than normal weight inactive individuals.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».