An Exploration of Sedentary Behavior Patterns in Community-Dwelling People With Stroke: A Cluster-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Long periods of daily sedentary time, particularly accumulated in long uninterrupted bouts, are a risk factor for cardiovascular disease. People with stroke are at high risk of recurrent events and prolonged sedentary time may increase this risk. We aimed to explore how people with stroke distribute their periods of sedentary behavior, which factors influence this distribution, and whether sedentary behavior clusters can be distinguished? METHODS: This was a secondary analysis of original accelerometry data from adults with stroke living in the community. We conducted data-driven clustering analyses to identify unique accumulation patterns of sedentary time across participants, followed by multinomial logistical regression to determine the association between the clusters, and the total amount of sedentary time, age, gender, body mass index (BMI), walking speed, and wake time. RESULTS: Participants in the highest quartile of total sedentary time accumulated a significantly higher proportion of their sedentary time in prolonged bouts (P < 0.001). Six unique accumulation patterns were identified, all of which were characterized by high sedentary time. Total sedentary time, age, gender, BMI, and walking speed were significantly associated with the probability of a person being in a specific accumulation pattern cluster, P < 0.001 - P = 0.002. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Although unique accumulation patterns were identified, there is not just one accumulation pattern for high sedentary time. This suggests that interventions to reduce sedentary time must be individually tailored.Video Abstract available for more insight from the authors (see the Video Supplemental Digital Content 1, available at: http://links.lww.com/JNPT/A343).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».