The Association between Difficulty Seeing and Physical Activity among 17,777 Adults Residing in Spain
Notice bibliographique
Résumé
This is the first representative population-based study exploring the association between difficulty seeing (i.e., low vision) and physical activity in Spain. Cross-sectional data from the Spanish National Health Survey 2017 were analysed (n = 17,777, ≥15 years; 52% females). Difficulty seeing was self-reported in response to the question ‘‘Do you have difficulty seeing?” The international physical activity questionnaire (IPAQ) short form was used to measure level of physical activity. Multivariable logistic regression was used to assess associations overall and by age group (15–49, 50–64, ≥65 years). Covariates included in the analysis were sex, age, education, marital status, use of glasses or contact lenses, cataracts, diabetes, obesity, hypertension, smoking and alcohol consumption. The overall prevalence of difficulty seeing was 11%, and the overall prevalence of participating in less than 600 metabolic equivalent (MET)-min/week of physical activity was 30.2%. After adjustment for covariates, difficulty seeing was associated with significantly higher odds of performing less than 600 MET-min/week of physical activity with the odds ratio (OR) = 1.222 (95% confidence interval = 1.099–1.357). Considering the impact on health and quality of life due to reduced physical activity in people with difficulty seeing, at least 600 MET-min/week of physical activity should be promoted to this population.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».