Location-Based Sedentary Time and Physical Activity in People Living With Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Sedentary time (ST) and lack of physical activity increase the risk of adverse outcomes for those living with coronary artery disease (CAD). Little is known about how much ST, light physical activity (LPA), and moderate to vigorous physical activity (MVPA) that CAD participants not attending cardiac rehabilitation engage in, the locations where they engage in these behaviors, and how far from home the locations are. METHODS: Participants completed a survey and wore an accelerometer and global positioning system receiver for 7 d at baseline and 6 mo later. RESULTS: Accelerometer analyses (n = 318) showed that participants averaged 468.4 ± 102.7 of ST, 316.1 ± 86.5 of LPA, and 32.9 ± 28.9 of MVPA min/d at baseline. ST and LPA remained stable at 6 mo, whereas MVPA significantly declined. The global positioning system (GPS) analyses (n = 315) showed that most of participant ST, LPA, and MVPA time was spent at home followed by other residential, retail/hospitality, and work locations at baseline and 6 mo. When not at home, the average distance to a given location ranged from approximately 9 to 18 km. CONCLUSIONS: Participants with CAD spent the majority of their time being sedentary. Home was the location used the most to engage in ST, LPA, and MVPA. When not home, ST, LPA, and MVPA were distributed across a variety of locations. The average distance from home to a given location suggests that proximity to home may not be a barrier from an intervention perspective.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».