Prescribing Physical Activity Through Primary Care: Does Activity Intensity Matter?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity guidelines recommend engaging in moderate- and vigorous-intensity physical activity to elicit health benefits. Similarly, these higher intensity ranges for activity are typically targeted in healthy living interventions (ie, exercise prescription). Comparatively less attention has been focused on changing lower intensity physical activity (ie, sedentary activity) behaviors. The purpose of this study was to explore the effects of prescribing changes to physical activity of various intensities (ie, sedentary through exercise) through the primary care setting. METHODS: Sixty older adults (aged 55-75 years; mean age 63 = 5 years) volunteered to participate, and were randomly assigned to 4 groups: 3 receiving an activity prescription intervention targeting a specific intensity of physical activity (exercise, sedentary, or both), and 1 control group. During the 12-week intervention period participants followed personalized activity programs at home. Basic clinical measures (anthropometrics, blood pressure, aerobic fitness) and blood panel for assessing cardiometabolic risk (glucose, lipid profile) were conducted at baseline (week 0) and follow-up (week 12) in a primary care office. RESULTS: There were no differences between groups at baseline (P > 0.05). The intervention changed clinical (F₅,₅₀ = 20.458, P = 0.000, ηP² = 0.672) and blood panel measures (F₅,₅₀ = 4.576, P = 0.002, ηP² = 0.314) of cardiometabolic health. Post hoc analyses indicted no differences between groups (P > 0.05). CONCLUSION: Physical activity prescription of various intensities through the primary care setting improved cardiometabolic health status. To our knowledge, this is the first report of sedentary behavior prescription (alone, or combined with exercise) in primary care. The findings support the ongoing practice of fitness assessment and physical activity prescription for chronic disease management and prevention.
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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 | 0,001 |
| 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 ».