Objective Assessment of Activity, Energy Expenditure, and Functional Limitations in Older Men: The Osteoporotic Fractures in Men Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relationship between objectively assessed activity, energy expenditure, and the development of functional limitations is unknown. METHODS: Energy expenditure and activity levels were measured objectively using the multisensor SenseWear Pro Armband worn for greater than or equal to 5 days in 1,983 MrOS men (aged ≥ 78.3 years) free of functional limitations. Validated algorithms calculated energy expenditure; standard cut points defined moderate or greater activity (≥ 3.0 METS); and sedentary behavior (time awake ≤ 1.5 METS). Self-reported functional limitation was determined at the activity assessment and 2.0 years later as inability to perform instrumental activities of daily living (managing money, managing medications, shopping, housework, and meal preparation) and activities of daily living (climb stairs, walk two to three blocks, transfer, or bathe). RESULTS: Each standard deviation decrease in total energy expenditure (420.6 kcal/day) increased the likelihood of inability to perform an instrumental activity of daily living (multivariate odds ratio [mOR]: 1.61, 95% CI: 1.30-2.00) or activity of daily living (mOR: 1.35, 95% CI: 1.12-1.63). Each standard deviation decrease in moderate or greater activity (61.1 minutes/day) increased the likelihood of inability to perform an instrumental activity of daily living (mOR: 1.47, 95% CI: 1.22-1.78) or activity of daily living (mOR: 1.36, 95% CI: 1.14-1.61). Each standard deviation increase in minutes of sedentary behavior (105.2 minutes/day) increased the likelihood of inability to perform an instrumental activity of daily living (mOR: 1.20, 95% CI: 1.03-1.40) or activity of daily living (mOR: 1.17, 95% CI: 1.01-1.35). CONCLUSION: Older men with lower total energy expenditure, lower moderate activity, or greater sedentary time were more likely to develop a functional limitation.
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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) | 0,000 | 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 ».