Demographic and clinical correlates of sedentary behaviour in heart disease patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emerging literature suggests that sedentary behaviour has negative health consequences. To date, however, very little is known about the sedentary behaviours of individuals living with heart disease. The purpose of this study was to objectively measure sedentary behaviours of this population and to examine its relationship with demographic and clinical variables. Methods: 287 patients diagnosed with coronary heart disease at 8 sites across Canada wore an accelerometer and GPS unit for 7 days and completed a questionnaire that included demographic and clinical characteristics. Accelerometers had to be worn for a minimum of 10 hours/day for at least 3 days to be used in the analyses. ActiLife 6 software was used to calculate the number of sedentary bouts and the total time in sedentary bouts / day. Results: Data for 278 patients (mean age = 65.72; 72.7% male; 90.9% white) were analyzed. On average, patients engaged in 12.3 (SD=3.96) bouts/day and 257.61 (SD=100) minutes/day of sedentary activity. Zero-order correlations showed that being older (r=.221, p<.001), male (r=-.212; p=.001) and married/ common-law (r=.161; p=.01) were significantly associated with increased number of sedentary bouts/day, and being older (r=.269, p<.001), male (r=-.188; p<.005), and not employed (r=.159; p=.01) were significantly associated with increased sedentary minutes / day. No clinical variables were associated with sedentary bouts or minutes. Conclusions: Sedentary behaviour appears to be problematic for heart disease patients. Based on the preliminary findings, age, gender, marital status, and employment status should be considered in the design of sedentary behaviour interventions. Acknowledgments: Canadian Institutes of Health Research (CIHR)
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».