Striking the Right Balance: Evidence to Inform Combined Physical Activity and Sedentary Behavior Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Crucial evidence gaps regarding: (1) the joint association of physical activity and sedentary time with health outcomes and (2) the benefits of light-intensity physical activity were identified during the development of recommendations for the World Health Organization Guidelines on physical activity and sedentary behavior (SB). The authors present alternative ways to evidence the relationship between health outcomes and time spent in physical activity and SB and examine how this could be translated into a combined recommendation in future guidelines. METHODS: We used compositional data analysis to quantify the dose-response associations between the balance of time spent in physical activity and SB with all-cause mortality. The authors applied this approach using 2005-2006 National Health and Nutrition Examination Survey accelerometer data. RESULTS: Different combinations of time spent in moderate- to vigorous-intensity physical activity, light-intensity physical activity, and SB are associated with similar all-cause mortality risk level. A balance of more than 2.5 minutes of moderate- to vigorous-intensity physical activity per hour of daily sedentary time is associated with the same magnitude of risk reduction for all-cause mortality as obtained by being physically active according to the current recommendations. CONCLUSION: This method could be applied to provide evidence for more flexible recommendations in the future with options to act on different behaviors depending on individuals' circumstances and capacity.
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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 | 0,060 | 0,255 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».