Physical activity, sedentary behaviour and their associations with cardiovascular risk in systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Using a novel isotemporal substitution paradigm, this study aimed to estimate the cross-sectional associations of objectively measured sedentary behaviour and physical activity (PA) with cardiovascular risk factors among patients with SLE. METHODS: This was a cross-sectional study of adult SLE patients without documented cardiovascular disease (CVD). Cardiovascular risk factors were measured, including BMI, blood pressure, fasting glucose and lipid profile. Ten-year CVD risk was estimated using the American College of Cardiology/American Heart Association risk assessment tool. Time in sedentary behaviour, light PA, and moderate-vigorous PA (MVPA) was measured by accelerometry. We used three linear regression models-single-activity models, partition models, and isotemporal substitution models-to evaluate the associations of time spent at each movement intensity with each CVD risk variable. RESULTS: There were 100 SLE patients [92% female; mean (s.d.) age 52.4 (14.4) years]. Only 11 participants adhered to current PA recommendations (⩾150 MVPA min/week in ⩾10-min bouts). In isotemporal substitution, reallocating 10 min from sedentary behaviour to MVPA was associated with lower systolic (β = -2.15 mmHg; P = 0.01) and diastolic blood pressure (β = -1.56 mmHg; P = 0.01), as well as lower estimated 10-year CVD risk (RR 0.81, 95% CI 0.70, 0.93). Time reallocation from light PA to MVPA was associated with lower diastolic blood pressure (β = -1.45 mmHg; P = 0.01) and lower 10-year CVD risk estimates (RR 0.80, 95% CI 0.69, 0.94). CONCLUSION: Given that reallocating time from other movement intensities to MVPA is associated favourably with lower cardiovascular risk, PA interventions are needed to address suboptimal MVPA levels among SLE patients.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».