Compositional Analysis of the Associations between 24-h Movement Behaviours and Health Indicators among Adults and Older Adults from the Canadian Health Measure Survey
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the association between the allocation of time-use over the 24-h day between sleep, sedentary behaviour (SB), light-intensity physical activity (LPA) and moderate-to-vigorous-intensity physical activity (MVPA)) and health indicators. A cross-sectional analysis of Canadian Health Measures Survey data was undertaken using compositional data analysis. SB, LPA and MVPA were derived from Actical accelerometers, whilst sleep was self-reported by respondents. The analysis was stratified by age; adults (aged 18–64 years; n = 6322) and older adults (65–79 years; n = 1454). For adults, beneficial associations were observed between larger proportions of MVPA relative to time in other behaviours and body mass index (BMI), waist circumference, aerobic fitness, resting heart rate, high-density lipoprotein (HDL) cholesterol, triglycerides, blood glucose and insulin levels. More time spent in sleep relative to other movement behaviours was deleteriously associated with aerobic fitness, HDL cholesterol, insulin, C-reactive proteins and grip strength but beneficially with low-density lipoprotein cholesterol. Relative time spent in LPA was deleteriously associated with BMI and beneficially with triglycerides and grip strength. In older adults, these associations were blunted or disappeared but larger proportions of MVPA were associated with better mental health. The importance to health of MVPA when explicitly considered relative to other movement behaviours was confirmed.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».