Sedentary Time and Metabolic Risk in Extremely Active Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE Increasing evidence suggests that time spent sedentary predicts increasing cardiometabolic risk independent of other physical activity. We objectively measured activity levels in active older adults and examined the association between sedentary behavior and the continuous metabolic syndrome risk score (cMSy). RESEARCH DESIGN AND METHODS Older adults (age ≥65 years) were recruited from the Whistler Masters ski team, a group of active older adults who undergo organized group training. Daily activity levels were recorded with accelerometers (SenseWear) worn for 7 days. A compositional approach was used to determine proportion of the time spent sedentary as compared with all other nonsedentary behaviors (isometric log-ratio transformation for time spent sedentary [ILR1]). Waist circumference, triglycerides, HDL, systolic blood pressure, and fasting glucose were measured, and cMSy was calculated using principal component analysis (sum of eigenvalues ≥1.0). RESULTS Fifty-four subjects (30 women and 24 men, mean ± SE age 71.4 ± 0.6 years) were recruited. Subjects demonstrated high levels of physical activity (2.6 ± 0.2 h light activity and 3.9 ± 0.2 h moderate/vigorous activity). In our final parsimonious model, ILR1 showed a significant positive association with increasing cMSy (standardized β = 0.368 ± 0.110, R2 = 0.40, P = 0.002), independent of age and biological sex. CONCLUSIONS Despite high levels of activity, ILR1 demonstrated a strong association with cMSy. This suggests that even in active older adults, sedentary behavior is associated with increasing cardiometabolic risk.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».