Longitudinal Associations Between Walking Speed and Amount of Self-reported Time Spent Walking Over a 9-Year Period in Older Women and Men
Notice bibliographique
Résumé
Background: Age-related limitations in mobility and decreased physical activity appear to be linked cross-sectionally; however, large-scale, longitudinal analyses of the associations between age-related changes in mobility and engagement in physical activity are lacking. In this longitudinal study, we hypothesized that early mobility limitations would contribute to later decreases in physical activity to a larger degree than the reciprocal association of early decreases in physical activity to later mobility limitations. Methods: Participants were 2,876 initially well-functioning community-dwelling older adults (aged 70-79 years at baseline; 52% women; 39% black) studied over a 9-year period. Usual walking speed and self-reported physical activity (based on minutes per week of walking) were assessed at Years 0 (ie, baseline), 4, and 9. A cross-lagged, longitudinal model assessed the bidirectional associations between walking speed and physical activity over time. Results: Early change in walking speed between Years 0 and 4 predicted late change in physical activity between Years 4 and 9 (β = .13 p < .001). However, early change in physical activity did not predict late change in walking speed (β = -.01, p = .79). The difference between these two predictive associations was highly significant (p < .001). Associations were independent of baseline demographic and physical health variables, as well as longitudinal changes in grip and quadriceps strength. Conclusions: The results suggest declining walking speed as a precursor to declining engagement in physical activity, but the converse association was not evident. Improving walking speed may be a method to increase physical activity among elderly individuals.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».