CLINICAL FACTORS ASSOCIATED WITH INCREASED SEDENTARY TIME IN VERY ACTIVE OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sedentary behavior (such as sitting) has been shown to be an independent risk factor for increased frailty and less successive aging, even in active individuals. Our study examined the clinical factors most associated with higher sedentary times (ST) in very active older adults. We recruited 54 adults from a Master’s ski team (Whistler, British Columbia; mean age 71.5±0.6 years, 55% female). Activity levels were measured using an accelerometer (SenseWear) worn continuously for 7 days. ST was defined as a lack of activity when not in the supine position, in order to exclude time spent sleeping. Potential predictor variables consisted of metabolic syndrome criteria (blood pressure, high density lipoprotein, waist circumference, triglyceride levels, fasting blood glucose), age, biological sex and heart rate. Predictors associated with ST (p<0.10) were entered into a stepwise multivariate regression model. Our subjects were extremely active, engaging in moderate to vigorous physical activity for 2.6±0.2 hours per day, greatly exceeding current activity guidelines. Despite these high activity levels, they were also sedentary for an average of 9.4±0.2 hours per day. Our final minimum effective model showed that waist circumference had a significant association with ST (Standardized β = 0.36±0.13, p=0.007), explaining 18% of the variation in ST. People are often subjectively unaware of how long they spend sedentary. Our study suggests, that in addition to promoting leisure time physical activity, physicians should also objectively measure ST in highly active older patients with high waist circumferences.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».