Incidental Physical Activity Is Positively Associated with Cardiorespiratory Fitness
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The primary aim was to determine whether incidental physical activity (IPA), expressed either as duration or intensity, was associated with cardiorespiratory fitness (CRF). METHODS: Participants were inactive abdominally obese men (n = 43, waist circumference ≥ 102 cm) and women (n = 92, waist circumference ≥ 88 cm) recruited from Kingston, Canada. IPA (>100 counts per minute) was determined by accelerometry during 7 d and categorized into duration (min·d(-1)) and intensity (counts per minute). In secondary analyses, IPA was further categorized as light physical activity (LPA, 100-1951 counts per minute) and sporadic moderate physical activity (MPA, ≥ 1952 counts per minute accumulated in bouts <10 consecutive minutes). CRF was assessed using a maximal treadmill exercise test. RESULTS: Participants accumulated 308.2 ± 98.8 (mean ± SD) min of IPA per day of which 19.2 ± 13.5 min was spent in sporadic MPA. Mean CRF was 26.8 ± 4.7 mL·kg(-1) body weight·min(-1). IPA duration was positively associated with CRF in the univariate model (r2 = 0.03, P < 0.05) and after control for gender and body mass index (r2 = 0.53, P < 0.01). Likewise, IPA intensity was positively associated with CRF in univariate (r2 = 0.18, P < 0.001) and multivariate analyses (r2 = 0.56, P < 0.01). After further control for each other, IPA duration was not associated with CRF (P = 0.05), whereas IPA intensity remained a significant predictor (r2 = 0.57, P < 0.001). In secondary analyses, LPA was not associated with CRF (P > 0.05). Sporadic MPA was associated with CRF (r2 = 0.20, P < 0.001) and remained a positive correlate after control for gender, body mass index, and the other physical activity variables (r2 = 0.60, P < 0.001). CONCLUSIONS: In this study, both duration and intensity of IPA were positively associated with CRF among inactive abdominally obese adults. Sporadic MPA, but not LPA, was an independent predictor of CRF.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».