A Comparison of Accelerometer Cut-Points among Individuals with Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate assessment of physical activity among coronary artery disease patients is important for assessing adherence to interventions. The study compared moderate-to-vigorous physical intensity activity and relationships with cardiometabolic health/fitness indicators using accelerometer cut-points developed for coronary artery disease patients versus those developed in younger and middle-aged adults. METHODS: A total of 231 adults with coronary artery disease wore an Actigraph GT3X accelerometer for ≥4 days (≥10 hours/day). Moderate-to-vigorous intensity physical activity between cut-points was compared using Bland-Altman analyses. Partial spearman correlations assessed relationships between moderate-to-vigorous intensity physical activity from each cut-point with markers of cardiometabolic health and fitness while controlling for age and sex. RESULTS: Average time spent in bouts of moderate-to-vigorous intensity physical activity using coronary artery disease cut-points was significantly higher than the young (mean difference: 13.0±12.8 minutes/day) or middle-aged (17.0±15.2 minutes/day) cut-points. Young and middle-aged cut-points were more strongly correlated with body mass index, waist circumference and systolic blood pressure, while coronary artery disease cut-points had stronger relationships with triglycerides, high-density and low-density lipoproteins. All were similarly correlated with measures of fitness. CONCLUSION: Researchers need to exert caution when deciding on which cut-points to apply to their population. Further work is needed to validate which cut-points provide a true reflection of moderate-to-vigorous intensity physical activity and to examine relationships among patients with varying fitness.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».