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Enregistrement W2164604721 · doi:10.1093/pubmed/fdv055

The relationship between changes in sitting time and mortality in post-menopausal US women

2015· article· en· W2164604721 sur OpenAlexafffund
J. Lee, Jennifer L. Kuk, Chris I. Ardern

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineSittingObservational studyDemographyProportional hazards modelEpidemiologyProspective cohort studyGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prolonged sitting is linked to various deleterious health outcomes. The alterability of the sitting time (ST)-health relationship is not fully established however and warrants study within populations susceptible to high ST. METHODS: We assessed the mortality rates of post-menopausal women from the Women's Health Initiative (WHI) observational study, a 15-year prospective study of post-menopausal women aged 50-79 years, according to their change in ST between baseline and year six. A total of 77 801 participants had information at both times on which to be cross-classified into the following: (i) high ST at baseline and follow-up; (ii) low ST at baseline and follow-up; (iii) increased ST and (iv) decreased ST. Cox regression was used to assess the relationship between all-cause, CVD and cancer mortality with change in ST. RESULTS: At the end of follow-up, there were 1855 deaths. Compared with high ST maintainers, low ST maintainers had a 51 and 48% lower risk of all-cause and cancer mortality, respectively. Reducing sitting also resulted in a protective rate of 29% for all-cause and 27% for cancer mortality. CONCLUSIONS: These results highlight not only the benefit of maintaining minimal ST, but also the utility of decreasing ST in older women, if current levels are high.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,241
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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