Video Game Playing Is Independently Associated with Blood Pressure and Lipids in Overweight and Obese Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the association between duration and type of screen time (TV, video games, computer time) and blood pressure (BP) and lipids in overweight and obese adolescents. DESIGN: This is a cross-sectional study of 282 overweight or obese adolescents aged 14-18 years (86 males, 196 females) assessed at baseline prior to beginning a lifestyle intervention study for weight control. Sedentary behaviours, defined as hours per day spent watching TV, playing video games, recreational computer use and total screen time were measured by self-report. We examined the associations between sedentary behaviours and BP and lipids using multiple linear regression. RESULTS: Seated video gaming was the only sedentary behaviour associated with elevated BP and lipids before and after adjustment for age, sex, pubertal stage, parental education, body mass index (BMI), caloric intake, percent intake in dietary fat, physical activity (PA) duration, and PA intensity. Specifically, video gaming remained positively associated with systolic BP (adjusted r = 0.13, β = 1.1, p<0.05) and total cholesterol/HDL ratio (adjusted r = 0.12, β = 0.14, p<0.05). CONCLUSIONS: Playing video games was the only form of sedentary behaviour that was independently associated with increased BP and lipids. Our findings provide support for reducing time spent playing seated video games as a possible means to promote health and prevent the incidence of cardiovascular disease (CVD) risk factors in this high risk group of overweight and obese adolescents. Future research is needed to first replicate these findings and subsequently aim to elucidate the mechanisms linking seated video gaming and elevated BP and lipids in this high risk population. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT00195858.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».