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Enregistrement W2947102776 · doi:10.1123/japa.2018-0361

Replacing Sedentary Time With Light or Moderate–Vigorous Physical Activity Across Levels of Frailty

2019· article· en· W2947102776 sur OpenAlexaff
Judith Godin, Joanna M. Blodgett, Kenneth Rockwood, Olga Theou

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Physical Activity · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody mass indexMedicineMarital statusPhysical activityGerontologySedentary behaviorSedentary lifestyleDemographyScreen timeNational Health and Nutrition Examination SurveyPhysical therapyEnvironmental healthPopulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We sought to examine how much sedentary times needs to be replaced by light or moderate-vigorous physical activity in order to reduce frailty and protect against mortality. We built isotemporal substitution models to assess the theoretical effect of replacing sedentary behavior with and equal amount of light or moderate-vigorous activity on frailty and mortality in community-based adults aged 50 years and older. Controlling for age, sex, body mass index, marital status, race, education, employment status, and National Health and Nutrition Examination Study cycle, replacing one hour of sedentary time with moderate-vigorous or light physical activity daily was associated with a lower Frailty Index. For mortality, results varied based on frailty level. Replacing sedentary behavior with moderate-vigorous exercise was associated with lower mortality risk in vulnerable individuals, however, replacing sedentary behavior with light activity was associated with lower mortality risk in frailer individuals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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