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Enregistrement W2893538018 · doi:10.1139/apnm-2017-0643

Do moderate- to vigorous-intensity accelerometer count thresholds correspond to relative moderate- to vigorous-intensity physical activity?

2018· article· en· W2893538018 sur OpenAlexaffvenue
Lilian Raiber, Rebecca Christensen, Arshdeep K. Randhawa, Veronica Jamnik, Jennifer L. Kuk

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésCardiorespiratory fitnessOverweightObesityMedicineIntensity (physics)Body mass indexVO2 maxPhysical fitnessAnimal scienceDemographyMathematicsPhysical therapyHeart rateBlood pressureInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We aimed to predict % maximal oxygen consumption at absolute accelerometer thresholds and to estimate and compare durations of objective physical activity (PA) among body mass index (BMI) categories using thresholds that account for cardiorespiratory fitness. Eight hundred twenty-eight adults (53.5% male; age, 33.9 ± 0.3 years) from the National Health and Nutrition Examination Survey 2003–2004 were analyzed. Metabolic equivalent values at absolute thresholds were converted to percentage of maximal oxygen consumption, and accelerometer counts corresponding to 40% or 60% maximal oxygen consumption were determined using 4 energy expenditure prediction equations. Absolute thresholds underestimated PA intensity for all adults; however, because of lower fitness, individuals with overweight and obesity work at significantly higher percentage of maximal oxygen consumption at the absolute thresholds and require significantly lower accelerometer counts to reach relative moderate and vigorous PA intensities compared with those with normal weight (P < 0.05). However, moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) durations were shorter when using relative thresholds compared with absolute thresholds (in all BMI groups, P < 0.05), and they were shorter among individuals with obesity compared with those with normal weight when using relative thresholds (P < 0.05). Regardless of the thresholds used, a greater proportion of individuals with normal weight met the PA guideline of 150 min·week–1 of MVPA compared with individuals with obesity (absolute: 21.3% vs 6.7%; Yngve: 4.0% vs 0.2%; Swartz: 10.7% vs 3.9%; Hendelman: 4.7% vs 0.2%; Freedson: 6.4% vs 0.5%; P < 0.05). Current absolute thresholds of accelerometry-derived PA may overestimate MVPA for all BMI categories when compared with relative thresholds that account for cardiorespiratory fitness. Given the large variability in our results, more work is needed to better understand how to use accelerometers for evaluating PA at the population level.

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)0,010
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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