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Enregistrement W2332913086 · doi:10.1249/01.mss.0000401483.02106.ad

Seasonal Differences in Objective Measures of Sedentary Time in Older Community-Dwelling Women

2011· article· en· W2332913086 sur OpenAlexaff
Erin Gorman, Maureen C. Ashe, Karim M. Khan, Heather McKay, Teresa Liu‐Ambrose, Geneviève N. Healy

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSedentary behaviorDemographyPhysical activitySedentary lifestylePhysical therapyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time in sedentary behaviours is being recognised as an independent contributor to adverse health outcomes. Seasonal variation in physical activity patterns has been previously described; such variation has not been evaluated for the amount of time spent in sedentary behaviours. PURPOSE: Our primary objective was to determine the difference in sedentary time assessed by accelerometry in community-dwelling post-menopausal women aged 65-75 years of age. Specifically we examined total sedentary time and breaks in sedentary time between summer and winter in older women. METHODS: This was an a priori secondary analysis of a randomized controlled trial to test the effect of frequency of resistance training (primary outcome was cognitive function). Participants were asked to wear accelerometers (ActiGraph GT1M, Pensacola, FL) during waking hours (except during study exercise classes and water-based activities) for 1 week (data collected in 1 min epoch with at least 4 days with 10+ hrs/day) at 2 time points: summer (July) and winter (January). We classified sedentary time as counts less than 100 counts/min using MeterPlus software (Santech, La Jolla, CA). Breaks in sedentary time were defined as interruptions in sedentary time with counts above 100counts/min. We determined the total sedentary time, number of breaks in sedentary time and length of breaks in sedentary time. We adjusted for wear time variability between measurement periods by standardizing values based on residuals. We compared sedentary outcomes between summer and winter using a paired-T test. RESULTS: 107 participants had valid accelerometry data to meet the inclusion criteria. We pooled the data as there was no difference among the intervention groups for the sedentary outcomes. The mean age was 69.6±2.9 years, mean BMI was 26.6±5.6 kg/m2 and mean 6 minute walk test was 516±81 meters. For a mean wear time 5.8 days: the mean total sedentary time was 47.6 ±6.9 hrs in the summer and 50.8 ±5.8 hrs in the winter (p<0.001); the total number of breaks in sedentary time were 461±66 in summer and 440 ±71 in the winter (p=0.01); and the total length of breaks in sedentary time was 26.6±6.9 hrs in summer and 23.4±5.8 hrs in the winter (p<0.001). CONCLUSIONS: In this physically active group of community-dwelling older women we note a seasonal difference in sedentary time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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