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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».