Sedentary behavior and sleep efficiency in active community-dwelling older adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Previous studies have demonstrated that aerobic exercise interventions have a positive impact on sleep efficiency in older adults. However, little work has been done on the impact of sedentary behavior (sitting, watching television, etc.) on sleep efficiency. METHODS: 54 Community-dwelling men and women >65 years of age living in Whistler, British Columbia (mean 71.5 years) were enrolled in this cross-sectional observational study. Measures of sleep efficiency as well as average waking sedentary (ST), light (LT), and moderate (MT) activity were recorded with Sensewear accelerometers worn continuously for 7 days. RESULTS: From the univariate regression analysis, there was no association between sleep efficiency and the predictors LT and MT. There was a small negative association between ST and sleep efficiency that remained significant in our multivariate regression model containing alcohol consumption, age and gender as covariates. (standardized β correlation coefficient -0.322, p=0.019). Although significant, this effect was small (an increase in sedentary time of 3 hours per day was associated with an approximately 5% reduction in sleep efficiency). CONCLUSIONS: This study found a small significant association between the time spent sedentary and sleep efficiency, despite high levels of activity in this older adult group.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».