Physical Activity Contributes to Several Sleep–Cardiometabolic Health Relationships
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To estimate the contribution of accelerometer-derived physical activity to the relationship between sleep and cardiometabolic health. METHODS: Data from the 2005 to 2006 US National Health and Nutritional Examination Survey were used (N = 1226; 20 years+). Metabolic syndrome (MetS) was defined by the Joint Interim Statement, and sleep quality and quantity by the Sleep Disorders Questionnaire. Physical activity intensities were defined by activity thresholds (counts per minute) as sedentary activity (0-99), light intensity (100-759), lifestyle activity (760-2019), moderate intensity (2020-5996), and vigorous intensity (≥5999). Outcomes were MetS, number of MetS components, waist circumference (WC), systolic and diastolic blood pressure (BP), triglycerides, HDL-cholesterol, fasting plasma glucose, and fasting insulin concentration. The bootstrap method was used to estimate the amount of mediation or contribution of activity intensities (ab) to the sleep-cardiometabolic health relationships, which were quantified as large (≥0.25) or moderate (≥0.09). RESULTS: Lifestyle activity level contributes to several sleep duration and cardiometabolic health relationships, most notably for WC (ab: 0.28), systolic BP (0.39), and fasting insulin concentration (0.85). While moderate intensity and lifestyle activity intensities were large contributors to the sleep quality-fasting insulin concentration relationship (0.47 and 0.48, respectively), light intensity activity only moderately contributed to the relationship between sleep duration and quality with abdominal obesity (0.15). CONCLUSION: Lifestyle and moderate intensity physical activity have a large effect on the relationship between sleep and cardiometabolic health, including WC, BP, and fasting insulin concentration. Appropriate sleep hygiene, in combination with regular physical activity should be considered mutually beneficial targets for cardiometabolic health.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle