Muscle Strength Explains the Protective Effect of Physical Activity against COVID-19 Hospitalization among Adults aged 50 Years and Older
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Physical activity has been proposed as a protective factor for COVID-19 hospitalization. However, the mechanisms underlying this association are unclear. Here, we examined the association between physical activity and COVID-19 hospitalization and whether this relationship was explained by other risk factors for severe COVID-19. Method We used data from adults aged 50 years and older from the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe. The outcome was self-reported hospitalization due to COVID-19 measured before August 2020. The main exposure was usual physical activity, self-reported between 2004 and 2017. Data were analyzed using logistic regression models. Results Among the 3139 participants included in the study (69.3 ± 8.5 years, 1763 women), 266 were tested positive for COVID-19 and 66 were hospitalized. Results showed that individuals who engaged in physical activity more than once a week had lower odds of COVID-19 hospitalization than individuals who hardly ever or never engaged in physical activity (odds ratios = 0.41, 95% confidence interval = 0.22–0.74, p = .004). This association between physical activity and COVID-19 hospitalization was explained by muscle strength, but not by other risk factors. Conclusion These findings suggest that, after 50 years of age, engaging in physical activity more than once a week is associated with lower odds of COVID-19 hospitalization. The protective effect of physical activity on COVID-19 hospitalization is explained by muscle strength.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».