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Enregistrement W2955342875 · doi:10.1249/01.mss.0000561187.73584.38

Geographical Effects In Familial Clustering Of Physical Activity, Adiposity And Metabolic Syndrome

2019· article· en· W2955342875 sur OpenAlexaff
Raquel Nichele de Chaves, Michele Souza, Thayse Natacha Gomes, Fernanda Karina dos Santos, Sara Pereira, Vincent P. Diego, Adam Baxter‐Jones, José Maia

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolic syndromePhysical activityCluster analysisMedicineObesityInternal medicineMathematicsPhysical medicine and rehabilitationStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolic syndrome (MetS) risk factors, adiposity and physical activity (PA) levels have a multifactorial aetiology, comprising genetic and non-genetic factors. Notwithstanding the consistent findings about their aetiology, biological and behavioural traits do not explain the total variation and the increase of metabolic disorders and physical inactivity over the past decade. Additionally, links may be identified between built and natural environments, namely PA environments, on adiposity, MetS and PA phenotypes, as well as how they may affect different behaviours, especially within families. PURPOSE: The purpose of this study was to estimate the magnitude of genetic and environmental factors on adiposity, MetS risk factors and PA levels, and to investigate the role of PA environments on these traits. METHODS: The sample comprised 259 nuclear families (781 individuals) from a rural city of Portugal. All PA facilities’ locations and families’ home addresses were geocoded and Euclidian distances were calculated. Percentage of total body fat was estimated by bioelectrical impedance. Systolic and diastolic blood pressure, waist circumference, fasting glucose, triglycerides and total cholesterol were measured. PA was estimated by the Baecke questionnaire. Quantitative genetic models were used and computations performed in SOLAR software. RESULTS: Genetic and shared environmental factors explained 22% and 38% of PA and body fat total variance, respectively. MetS risk factors were moderate-to-highly heritable, ranging from 26% to 73%. Spatially structured data of PA environments had significant effects on MetS risk factors, adiposity and PA phenotypes (p<0.05), except for waist circumference, contributing to low adiposity levels (p<0.05), increases in PA (p<0.05), and being protective against the development of MetS risk factors (p<0.05). CONCLUSIONS: Taken together, these results have important implications for the design of intervention programs, which need to consider the familial context and PA environments to promote physically active lifestyles and their positive effects on health.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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