The association between patterns of physical activity and sedentary time with frailty in relation to cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The associations of moderate‐vigorous physical activity (MVPA) bouts and patterns of sedentary time (ST) with frailty according to cardiovascular disease (CVD) status are unknown. Methods Accelerometry in adults ≥50 years old from the 2003‐2004 and 2005‐2006 National Health and Nutrition Examination Survey were used. Bouted and sporadic MVPA in ≥10‐minute or <1‐minute bouts were assessed based on meeting a percentage of physical activity guidelines of 150 minutes/wk, respectively. ST patterns included: prolonged ST lasting ≥30 minutes, and the frequency, intensity, and duration of breaks from ST. A 46‐item frailty index defined frailty. Multivariable linear regression was used. Results There were 827 and 1490 CVD‐free and CVD participants, respectively. Meeting a higher percentage of the physical activity guidelines through bouted MVPA was associated with lower frailty in CVD‐only participants (P < 0.05 for CVD interaction). Sporadic MVPA was associated with lower frailty levels in both groups. Prolonged ST was associated with worse frailty in CVD (P > 0.05 for CVD interaction). Frequency of ST breaks was not associated with frailty. Average ST break intensity was protective in both groups. The duration of breaks in ST was associated with lower frailty in CVD participants only (P > 0.05 for CVD interaction). Conclusion Insufficient MVPA and prolonged ST are detrimental despite CVD status.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».