Joint Association of Moderate-to-vigorous Intensity Physical Activity and Sedentary Behavior With Incident Functional Limitation: Data From the Osteoarthritis Initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the joint association of moderate-to-vigorous intensity physical activity (MVPA) and sedentary behavior with the risk of developing functional limitation 4 years later in adults with knee osteoarthritis (OA). METHODS: Using 48-month (baseline) accelerometry data from the Osteoarthritis Initiative, we classified participants as Active-Low Sedentary (≥ 1 10-min bout/week of MVPA, lowest tertile for standardized sedentary time), Active-High Sedentary (≥ 1 10-min bout/week of MVPA, top 2 tertiles for standardized sedentary time), Inactive-Low Sedentary (zero 10-min bouts/week of MVPA, lowest tertile for standardized sedentary time), and Inactive-High Sedentary (zero 10-minute bouts/week of MVPA, top 2 tertiles for standardized sedentary time) groups. Functional limitation was defined as > 12 seconds for the 5-repetition sit-to-stand test (5XSST) and < 1.22 m/s gait speed during the 20-meter walk test. To investigate the association of exposure groups with risk of developing functional limitation 4 years later, we calculated adjusted risk ratios (aRR; adjusted for potential confounders). RESULTS: Of 1091 and 1133 participants without baseline functional limitation, based on the 5XSST and 20-meter walk test, respectively, 15% and 21% developed functional limitation 4 years later. The Inactive-Low Sedentary and Inactive-High Sedentary groups had increased risk of developing functional limitations compared to the Active-Low Sedentary and Active-High Sedentary groups. The Inactive-Low Sedentary group had 72% (aRR 1.72, 95% CI 1.00-2.94) and 52% (aRR 1.52, 95% CI 1.03-2.25) more risk of developing functional limitation based on the 5XSST and 20-meter walk test, respectively, compared to the Active-Low Sedentary group. CONCLUSION: Regardless of sedentary category, being inactive (zero 10-min bouts/week in MVPA) may increase the risk of developing functional limitation in adults with knee OA.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».