BMI-Referenced Cut Points for Pedometer-Determined Steps per Day in Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The goal of this study was to establish preliminary criterion-referenced cut points for adult pedometer-determined physical activity (PA) related to weight status defined by body mass index (BMI). METHODS: Researchers contributed directly measured BMI and pedometer data that had been collected (1) using a Yamax-manufactured pedometer, (2) for a minimum of 3 days, (3) on ostensibly healthy adults. The contrasting groups method was used to identify age- and gender-specific cut points for steps/d related to BMI cut points for normal weight and overweight/obesity (defined as BMI <25 and >or=25 kg/m2, respectively). RESULTS: Data included 3127 individuals age 18 to 94 years (976 men, age = 46.8 +/- 15.4 years, BMI = 27.3 +/- 4.9; 2151 women, age = 47.4 +/- 14.9 years, BMI = 27.6 +/- 6.4; all gender differences NS). Best estimated cut points for normal versus overweight/obesity ranged from 11,000 to 12,000 steps/d for men and 8000 to 12,000 steps/d for women (consistently higher for younger age groups). CONCLUSIONS: These steps/d cut points can be used to identify individuals at risk, or the proportion of adults achieving or falling short of set cut points can be reported and compared between populations. Cut points can also be used to set intervention goals, and they can be referred to when evaluating program impact, as well as environmental and policy changes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».