Volume and correlates of objectively measured physical activity and sedentary time in non‐Hodgkin lymphoma survivors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Few studies have measured the physical activity levels of non-Hodgkin lymphoma (NHL) survivors, and no previous studies have measured sedentary behavior levels in this population. This study used accelerometers to measure the physical activity and sedentary time levels of NHL survivors and examined the demographic, behavioral, and medical correlates of these behaviors. METHODS: A total of 156 NHL survivors (mean age = 64 years) completed a questionnaire and wore an accelerometer for seven consecutive days during waking hours. Descriptive statistics were used to describe physical activity and sedentary time levels, and linear regression was used to investigate correlates of these behaviors. RESULTS: Participants averaged 8.6 h of sedentary time per day (60% of their accelerometer wear time), 5.3 h of light-intensity physical activity (37%), and 30 min of moderate-intensity physical activity (3%). Only 12% of the participants accrued the duration of moderate-vigorous physical activity recommended by physical activity guidelines (30 min accrued in bouts of at least 10 min). Female participants, older participants, smokers, and participants with larger waist circumference had lower levels of moderate-to-vigorous intensity physical activity. Smokers and participants with larger waist circumference also had higher sedentary time levels. CONCLUSION: The NHL survivors in this study spent the majority of their waking hours sedentary, and few met physical activity guidelines. The results of this study emphasize the need for more research exploring the health consequences of sedentary behavior and physical inactivity in NHL survivors. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».