Interrelationships among sedentary time, sleep duration, and the metabolic syndrome in adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The study objectives were to examine whether: 1) sedentary time is associated with sleep duration, 2) sedentary time predicts the metabolic syndrome (MetS) independent of sleep duration and vice versa, and 3) sedentary time and sleep duration have an interactive effect on the MetS. METHODS: This cross-sectional study is based on the 2003-2006 National Health and Nutrition Examination Survey. A sample of 1371 adults (aged ≥20 years) were studied. Average daily sedentary time and sleep duration were determined via 7-day accelerometry. Screen time was determined via questionnaire. The MetS was determined using standard criteria. Analysis of variance was used to examine relationships among sedentary time and screen time with sleep duration. Logistic regression was used to examine associations between sedentary time, screen time, and sleep duration with the MetS after controlling for several confounders. RESULTS: Sedentary time and screen time did not vary across sleep duration quartiles. Participants in the highest quartile of sedentary time were more likely to have the MetS than participants in the lowest quartile (odds ratio = 1.60, 95% CI:1.05-2.45). The odds of the MetS was higher in participants in the highest screen time tertile as compared to the lowest tertile (odds ratio = 1.67, 95% confidence interval:1.13-2.48). Sleep duration was not independently related to the MetS. There were no significant sedentary time X sleep duration interactions on the MetS. CONCLUSION: Highly sedentary individuals and individuals with a high screen time are more likely to have the MetS.
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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 | 0,001 | 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 ».