Influence of cardiorespiratory fitness and physical activity levels on cardiometabolic risk factors during menopause transition: A MONET study
Notice bibliographique
Résumé
To determine the influence of cardiorespiratory fitness (hereafter "fitness") and physical activity levels on cardiometabolic risk factors in premenopausal women going through the menopause transition. An ancillary study including 66 premenopausal women who participated to a 5-year observational, longitudinal study (2004 to 2009 in Ottawa) on the effects of menopause transition on body composition and cardiometabolic risk factors. Women underwent a graded exercise test on treadmill to measure peak oxygen uptake (VO2 peak) at year 1 and 5 and physical activity levels were measured using accelerometers. Cardiometabolic risk factors included: waist circumference, fasting plasma lipids, glucose and insulin levels, HOMA-IR score, c-reactive protein, apolipoprotein B (apoB) and resting systolic and diastolic blood pressure. Change in fitness was not associated with changes in cardiometabolic risk factors. The changes in total physical activity levels on the other hand showed a significant negative association with apoB levels. Three-way linear mixed model repeated measures, showed lower values of waist circumference, fasting triglycerides, insulin levels, HOMA-IR score, apoB and diastolic blood pressure in women with a fitness ≥ 30.0 mlO2 kg(- 1) min(- 1) compared to women with a fitness < 30.0 mlO2 kg(- 1) min(- 1) (P < 0.05). However, only fasting triglycerides was lower in women with physical activity levels ≥ 770.0 Kcal/day (P < 0.05). Between fitness and physical activity levels, fitness was associated with more favorable values of cardiometabolic risk factors in women followed for 5 years during the menopause transition.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».