Biomarkers associated with sedentary behaviour in older adults: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pathomechanisms of sedentary behaviour (SB) are unclear. We conducted a systematic review to investigate the associations between SB and various biomarkers in older adults. METHODS: Electronic databases were searched (MEDLINE, EMBASE, CINAHL, AMED) up to July 2015 to identify studies with objective or subjective measures of SB, sample size ≥50, mean age ≥60years and accelerometer wear time ≥3days. Methodological quality was appraised with the CASP tool. The protocol was pre-specified (PROSPERO CRD42015023731). RESULTS: 12701 abstracts were retrieved, 275 full text articles further explored, from which 249 were excluded. In the final sample (26 articles) a total of 63 biomarkers were detected. Most investigated markers were: body mass index (BMI, n=15), waist circumference (WC, n=15), blood pressure (n=11), triglycerides (n=12) and high density lipoprotein (HDL, n=15). Some inflammation markers were identified such as interleukin-6, C-reactive protein or tumor necrosis factor alpha. There was a lack of renal, muscle or bone biomarkers. Randomized controlled trials found a positive correlation for SB with BMI, neck circumference, fat mass, HbA1C, cholesterol and insulin levels, cohort studies additionally for WC, leptin, C-peptide, ApoA1 and Low density lipoprotein and a negative correlation for HDL. CONCLUSION: Most studied biomarkers associated with SB were of cardiovascular or metabolic origin. There is a suggestion of a negative impact of SB on biomarkers but still a paucity of high quality investigations exist. Longitudinal studies with objectively measured SB are needed to further elucidate the pathophysiological pathways and possible associations of unexplored biomarkers.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».