Twenty-Year Trajectories of Physical Activity Types from Midlife to Old Age
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Correlates of physical activity (PA) vary according to type. However, predictors of long-term patterns of PA types into old age are unknown. This study aimed to identify 20-yr trajectories of PA types into old age and their predictors. METHODS: Seven thousand seven hundred thirty-five men (age, 40-59 yr) recruited from UK towns in 1978 to 1980 were followed up after 12, 16, and 20 yr. Men reported participation in sport/exercise, recreational activity and walking, health status, lifestyle behaviors and socio-demographic characteristics. Group-based trajectory modeling identified the trajectories of PA types and associations with time-stable and time-varying covariates. RESULTS: Men with ≥3 measures of sport/exercise (n = 5116), recreational activity (n = 5085) and walking (n = 5106) respectively were included in analyses. Three trajectory groups were identified for sport/exercise, four for recreational activity and three for walking. Poor health, obesity and smoking were associated with reduced odds of following a more favorable trajectory for all PA types. A range of socioeconomic, regional and lifestyle factors were also associated with PA trajectories but the magnitude and direction were specific to PA type. For example, men with manual occupations were less likely to follow a favorable sport/exercise trajectory but more likely to follow an increasing walking trajectory compared to men with nonmanual occupations. Retirement was associated with increased PA but this was largely due to increased sport/exercise participation. CONCLUSIONS: Physical activity trajectories from middle to old age vary by activity type. The predictors of these trajectories and effects of major life events, such as retirement, are also specific to the type of PA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».