Objectively measured physical activity, sedentary behaviour and all-cause mortality in older men: does volume of activity matter more than pattern of accumulation?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To understand how device-measured sedentary behaviour and physical activity are related to all-cause mortality in older men, an age group with high levels of inactivity and sedentary behaviour. METHODS: Prospective population-based cohort study of men recruited from 24 UK General Practices in 1978-1980. In 2010-2012, 3137 surviving men were invited to a follow-up, 1655 (aged 71-92 years) agreed. Nurses measured height and weight, men completed health and demographic questionnaires and wore an ActiGraph GT3x accelerometer. All-cause mortality was collected through National Health Service central registers up to 1 June 2016. RESULTS: After median 5.0 years' follow-up, 194 deaths occurred in 1181 men without pre-existing cardiovascular disease. For each additional 30 min in sedentary behaviour, or light physical activity (LIPA), or 10 min in moderate to vigorous physical activity (MVPA), HRs for mortality were 1.17 (95% CI 1.10 to 1.25), 0.83 (95% CI 0.77 to 0.90) and 0.90 (95% CI 0.84 to 0.96), respectively. Adjustments for confounders did not meaningfully change estimates. Only LIPA remained significant on mutual adjustment for all intensities. The HR for accumulating 150 min MVPA/week in sporadic minutes (achieved by 66% of men) was 0.59 (95% CI 0.43 to 0.81) and 0.58 (95% CI 0.33 to 1.00) for accumulating 150 min MVPA/week in bouts lasting ≥10 min (achieved by 16% of men). Sedentary breaks were not associated with mortality. CONCLUSIONS: In older men, all activities (of light intensity upwards) were beneficial and accumulation of activity in bouts ≥10 min did not appear important beyond total volume of activity. Findings can inform physical activity guidelines for older adults.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».