Physical activity and sedentary behavior in patients with systemic lupus erythematosus and rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Patients with systemic lupus erythematosus (SLE) and rheumatoid arthritis (RA) are at increased risk of cardiovascular disease (CVD). As sedentary behavior and lack of physical activity are known cardiovascular risk factors, we compared habitual activity between SLE patients, RA patients, and healthy control participants. Patients and methods: For this cross-sectional study, RA and SLE patients were recruited from rheumatology clinics at an academic medical center from April 2013 to December 2014. Healthy control participants were recruited through local advertising during the same time period. Habitual activity was measured using a triaxial accelerometer worn during waking hours for 7 consecutive days. Minutes per day of sedentary, light, and moderate–vigorous physical activity (MVPA) were recorded and compared between SLE, RA, and healthy participants using ANOVA. Results: There were 59 participants included in the analysis: 20 SLE patients, 19 RA patients, and 20 healthy controls. Disease activity was quiescent in both the SLE and RA groups. All three groups demonstrated high sedentary behavior (mean ± SD sedentary time for all participants: 10.1±1.3 hours/day; 76.4% total wear time). There were no significant differences between SLE, RA, and healthy participants in time spent in sedentary behavior ( p =0.80) or light activity ( p =0.17). Total MVPA (mean ± SD, minutes/day) was significantly lower in SLE (34.5±22.7; p <0.001) and RA (41.5±21.3; p =0.005) patients compared to controls (64.9±22.4). Conclusion: SLE and RA patients demonstrate suboptimal MVPA despite well-controlled disease. Given their increased CVD risk, effective interventions are required to improve habitual physical activity levels in both populations. Keywords: systemic lupus erythematosus, rheumatoid arthritis, physical activity, sedentary behavior, accelerometry
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».