Compositional analyses of the associations between sedentary time, different intensities of physical activity, and cardiometabolic biomarkers among children and youth from the United States
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Compositional data analysis is one appropriate method for co-dependent data, even when data are collected for a subdivision of the 24-hour period, such as the waking day. Objectives were to use compositional analyses to examine the combined and relative associations of sedentary time (ST), light-intensity physical activity (LPA), moderate-intensity physical activity (MPA), and vigorous-intensity physical activity (VPA) with cardiometabolic biomarkers in a representative sample of children and youth. METHODS: This cross-sectional study included 2544 participants aged 6-17 years from the 2003-2006 United States National Health and Nutrition Examination Survey. ST (<100 counts per minute), LPA (100 counts per minute to <4 METs; Freedson age-specific equation), MPA (4 to <7 METs), and VPA (≥7 METs) were accelerometer-derived. Cardiometabolic biomarkers included waist circumference, body mass index (BMI) z-score, HDL-cholesterol, C-reactive protein, and blood pressure. Triglycerides, glucose, insulin, and LDL-cholesterol were measured in a fasting sub-sample of adolescents (n = 670). Compositional linear regression models were conducted. RESULTS: The composition of ST, LPA, MPA, and VPA was significantly associated with BMI z-score, log waist circumference, systolic and diastolic blood pressure, HDL-cholesterol, and log plasma glucose (variance explained: 1-29%). Relative to the other three behaviors, VPA was negatively associated with BMI z-score (γVPA = -0.206, p = 0.005) and waist circumference (γVPA = -0.03, p = 0.001). Conversely, ST was positively associated with waist circumference (γST = 0.029, p = 0.013). ST and VPA were also positively associated with diastolic blood pressure (γST = 2.700, p = 0.018; γVPA = 1.246, p = 0.038), relative to the other behaviors, whereas negative associations were observed for LPA (γLPA = -2.892, p = 0.026). Finally, VPA was positively associated with HDL-cholesterol, relative to other behaviors (γVPA = 0.058, p<0.001). CONCLUSIONS: The ST and physical activity composition appears important for many aspects of cardiometabolic health in children and youth. Compositions with more time in higher-intensity activities may be better for some aspects of cardiometabolic health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».