Individuals Underestimate Moderate and Vigorous Intensity Physical Activity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unclear whether the common physical activity (PA) intensity descriptors used in PA guidelines worldwide align with the associated percent heart rate maximum method used for prescribing relative PA intensities consistently between sexes, ethnicities, age categories and across body mass index (BMI) classifications. OBJECTIVES: The objectives of this study were to determine whether individuals properly select light, moderate and vigorous intensity PA using the intensity descriptions in PA guidelines and determine if there are differences in estimation across sex, ethnicity, age and BMI classifications. METHODS: 129 adults were instructed to walk/jog at a "light," "moderate" and "vigorous effort" in a randomized order. The PA intensities were categorized as being below, at or above the following %HRmax ranges of: 50-63% for light, 64-76% for moderate and 77-93% for vigorous effort. RESULTS: On average, people correctly estimated light effort as 51.5±8.3%HRmax but underestimated moderate effort as 58.7±10.7%HRmax and vigorous effort as 69.9±11.9%HRmax. Participants walked at a light intensity (57.4±10.5%HRmax) when asked to walk at a pace that provided health benefits, wherein 52% of participants walked at a light effort pace, 19% walked at a moderate effort and 5% walked at a vigorous effort pace. These results did not differ by sex, ethnicity or BMI class. However, younger adults underestimated moderate and vigorous intensity more so than middle-aged adults (P<0.05). CONCLUSION: When the common PA guideline descriptors were aligned with the associated %HRmax ranges, the majority of participants underestimated the intensity of PA that is needed to obtain health benefits. Thus, new subjective descriptions for moderate and vigorous intensity may be warranted to aid individuals in correctly interpreting PA intensities.
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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 | 0,000 | 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 ».