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Enregistrement W2091849282 · doi:10.1016/j.pmedr.2015.01.003

Objectively measured and self-reported sedentary time in older Canadians

2015· article· en· W2091849282 sur OpenAlexaffabout
Jennifer L. Copeland, Janine Clarke, Shilpa Dogra

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensStatistics CanadaOntario Tech UniversityUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWaistSedentary behaviorGerontologyPsychological interventionPhysical activityLeisure timeDemographyPhysical therapyBody mass indexInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to examine objectively measured total and self-reported leisure sedentary time among older Canadians by work status. METHODS: The analysis was based on 1729 older adults (60-79 years) from the 2007/09 and 2010/11 Canadian Health Measures Survey. Work status, functional limitations, smoking, and perceived health were assessed by self-report and waist circumference (WC) was measured. Total sedentary time (ST) and physical activity (PA) were objectively measured by accelerometer and leisure sedentary activities were assessed by questionnaire. RESULTS: 93.6% of individuals were sedentary for 8 or more hours per day. Measured ST did not differ by work status, while self-reported leisure ST was higher in those not working compared to those working (239 vs. 207 minutes/day, p < 0.05). Correlates of measured ST were fair/poor perceived health (β: 28.76, p < 0.01), smoking (β: 17.12, p < 0.05), high-risk WC (β: 13.14, p < 0.05), and not meeting PA guidelines (β: 35.67, p < 0.001). For self-reported leisure ST, working status (β: 33.80, p < 0.001) and functional limitations (β: 16.31, p < 0.05) were significant correlates. CONCLUSIONS: Older adults accumulate substantial ST regardless of their working status and ST is correlated with indicators of health risk. Older adults are an important target population for interventions to reduce ST.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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