Greater Sleep Fragmentation Is Associated With Less Physical Activity in Adults With Cystic Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep quality in people with cystic fibrosis (CF) is known to be poor, whereas participating in regular physical activity is associated with less decline in lung function (forced expiratory volume in 1 sec [FEV1]). The relationship between sleep quality and physical activity in people with CF is unknown. METHODS: Secondary analysis of sleep and activity data collected via actigraphy. Adults with CF in stable health, participating in a study of physical activity (including assessment of exercise capacity), completed 7 d of activity and sleep assessment (SenseWear Armband [SWA]; BodyMedia). Sleep characteristics were derived from accelerometer positional data and registration of sleep state by the SWA, determined by energy expenditure. RESULTS: Sleep and activity data were available for 47 participants [n = 28 male; mean ± standard deviation age = 29 ± 8 yr; median (IQR) FEV1 = 60 (50, 82) % predicted]. More fragmented sleep was associated with poorer exercise capacity (rs = -0.303, P = .04), less time spent in moderate-vigorous physical activity (rs = -0.337, P = .020), and poorer FEV1 (rs = -0.344, P = .018). Regression analysis showed that less fragmented sleep was an independent predictor of more total daily activity time (β = -1.0, standard error [SE] of β = .4, P = .02) and trended toward significance for more moderate-vigorous physical activity (β = -.3, SE of β = -.26, P = .08). Greater total sleep time and sleep efficiency were related to better exercise capacity and lung function (P < .05). CONCLUSION: This secondary analysis demonstrated a modest relationship between sleep parameters and physical activity and exercise capacity in adults with CF. Future studies of interventions to promote physical activity participation in this group should consider the relationship between sleep and activity performance.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».