Association between Objectively Measured Physical Activity and Mortality in NHANES
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We examined total activity, light activity, and moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) as predictors of mortality in a nationally representative sample of older adults. Then we explored the theoretical consequences of replacing sedentary time with the same duration of light activity or MVPA. METHODS: Using accelerometer-measured activity, the associations between total activity, light activity (100-2019 counts per minute), and MVPA (>2019 counts per minute) counts and mortality were examined in adults age 50 to 79 yr in the National Health and Nutrition Examination Survey, 2003-2006 (n = 3029), with mortality follow-up through December 2011. Cox proportional hazard models were fitted to estimate mortality risks. An isotemporal substitution model was used to examine the theoretical consequences of replacing sedentary time with light activity or MVPA on mortality. RESULTS: After adjusting for potential confounders, including age, sex, race/ethnicity, education, BMI, and the presence of comorbid conditions, those in the highest tertile of total activity counts had one fifth the risk of death of those in the lowest tertile (hazard ratio [HR] = 0.21, 95% confidence interval [CI] = 0.12-0.38), and those in the middle tertile had one third the risk of death (HR = 0.36, 95% CI = 0.30-0.44). In addition, replacing 30 min of sedentary time with light activity was associated with significant reduction in mortality risk (after 5 yr of follow-up: HR = 0.80, 95% CI = 0.75-0.85). Replacing 30 min of sedentary time with MVPA was also associated with reduction in mortality risk (HR = 0.49, 95% CI = 0.25-0.97). CONCLUSIONS: Greater total activity is associated with lower all-cause mortality risk. Replacing sedentary time with light activity or MVPA may reduce mortality risk for older adults.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».