Dose–Response Relationships of Physical Activity with Metabolic Syndrome and Cardiometabolic Risk Factors in Korean Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dose–response relationships between physical activity and metabolic syndrome (MetS) by sex and age are unclear.Purpose: We examined the associations of different intensities of physical activity with MetS by sex and age group.Methods: We analyzed 17,614 (56.5% women) adults from the Korean National Health and Nutrition Examination Survey, 2016–2018. Self-reported minutes per week of activities by intensity (walking, moderate, vigorous) were categorized by dose. Associations of activity intensities with MetS and its components were analyzed using one-way ANOVA and multinomial logistic regression models.Results: There were distinct patterns of associations of moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) and walking categories with the MetS components by sex and age groups. Walking, moderate, and vigorous activities were associated with lower odds of MetS (independent of sex, age, and other covariates) in the highest category (≥225 min/week) when compared with the lowest category (<10 min/week) by 12%, 30%, and 40%, respectively.Discussion: MVPA and walking were favorably associated with MetS, but the associations varied by sex, age, and the intensity of physical activity.Translation to Health Education Practice: Our findings would be pragmatic for health education in providing evidence on the dose–response relationship between physical activity and cardiometabolic risk factors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».