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Enregistrement W2591490778 · doi:10.1089/met.2016.0103

Physical Activity Contributes to Several Sleep–Cardiometabolic Health Relationships

2016· article· en· W2591490778 sur OpenAlexaff
Thirumagal Kanagasabai, Michael C. Riddell, Chris I. Ardern

Notice bibliographique

RevueMetabolic Syndrome and Related Disorders · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWaistBlood pressureMetabolic syndromeInternal medicineObesityActigraphyNational Health and Nutrition Examination SurveySleep hygieneEndocrinologyAbdominal obesityInsulinPhysical activityPhysical therapySleep qualityCircadian rhythmInsomniaEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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