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Enregistrement W3108517679 · doi:10.1136/bjsports-2020-103270

Joint associations of accelerometer-measured physical activity and sedentary time with all-cause mortality: a harmonised meta-analysis in more than 44 000 middle-aged and older individuals

2020· review· en· W3108517679 sur OpenAlexaff
Ulf Ekelund, Jakob Tarp, Morten Wang Fagerland, Jostein Steene Johannessen, Bjørge Herman Hansen, Barbara J. Jefferis, Peter H. Whincup, Keith M. Diaz, Steven P. Hooker, Virginia J. Howard, Ariel Chernofsky, Martin G. Larson, Nicole L. Spartano, Ramachandran S. Vasan, Ing‐Mari Dohrn, María Hagströmer, Charlotte L. Edwardson, Thomas Yates, Eric J. Shiroma, Paddy C. Dempsey, Katrien Wijndaele, Sigmund A. Anderssen, I‐Min Lee

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilCancer Research UKNorges ForskningsrådEuropean CommissionStockholms Läns LandstingNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute for Health and Care ResearchAmerican Heart AssociationCentrum för idrottsforskningNational Cancer InstituteBritish Heart FoundationNational Institutes of HealthNorges IdrettshøgskoleCoca-Cola Foundation
Mots-clésAccelerometerPhysical activityMedicineJoint (building)Physical medicine and rehabilitationGerontologyPhysical therapyMeta-analysisInternal medicineComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To examine the joint associations of accelerometer-measured physical activity and sedentary time with all-cause mortality. METHODS: We conducted a harmonised meta-analysis including nine prospective cohort studies from four countries. 44 370 men and women were followed for 4.0 to 14.5 years during which 3451 participants died (7.8% mortality rate). Associations between different combinations of moderate-to-vigorous intensity physical activity (MVPA) and sedentary time were analysed at study level using Cox proportional hazards regression analysis and summarised using random effects meta-analysis. RESULTS: Across cohorts, the average time spent sedentary ranged from 8.5 hours/day to 10.5 hours/day and 8 min/day to 35 min/day for MVPA. Compared with the referent group (highest physical activity/lowest sedentary time), the risk of death increased with lower levels of MVPA and greater amounts of sedentary time. Among those in the highest third of MVPA, the risk of death was not statistically different from the referent for those in the middle (16%; 95% CI 0.87% to 1.54%) and highest (40%; 95% CI 0.87% to 2.26%) thirds of sedentary time. Those in the lowest third of MVPA had a greater risk of death in all combinations with sedentary time; 65% (95% CI 1.25% to 2.19%), 65% (95% CI 1.24% to 2.21%) and 263% (95% CI 1.93% to 3.57%), respectively. CONCLUSION: Higher sedentary time is associated with higher mortality in less active individuals when measured by accelerometry. About 30-40 min of MVPA per day attenuate the association between sedentary time and risk of death, which is lower than previous estimates from self-reported data.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,058
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,280
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,110 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations376
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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