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Enregistrement W3184879455 · doi:10.1183/13993003.00606-2021

Physical activity, sedentary behaviour and incidence of obstructive sleep apnoea in three prospective US cohorts

2021· article· en· W3184879455 sur OpenAlexaff
Yue Liu, Lin Yang, Meir J. Stampfer, Susan Redline, Shelley S. Tworoger, Tianyi Huang

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineSittingHazard ratioMetabolic equivalentConfidence intervalConfoundingIncidence (geometry)Prospective cohort studyPhysical therapyEpidemiologySedentary lifestylePhysical activityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Reduced physical activity and increased sedentary behaviour may independently contribute to the development of obstructive sleep apnoea (OSA) through increased adiposity, inflammation, insulin resistance and body fluid retention. However, epidemiological evidence remains sparse and is primarily limited to cross-sectional studies. Methods We prospectively followed 50 332 women from the Nurses’ Health Study (2002–2012), 68 265 women from the Nurses’ Health Study II (1995–2013) and 19 320 men from the Health Professionals Follow-up Study (1996–2012). Recreational physical activity (quantified by metabolic equivalent of task (MET)-h per week) and sitting time spent watching TV and at work/away from home were assessed by questionnaires every 2–4 years. Physician-diagnosed OSA was identified by validated self-report. Cox models were used to estimate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals for OSA incidence associated with physical activity and sedentary behaviour. Results During 2 004 663 person-years of follow-up, we documented 8733 incident OSA cases. After adjusting for potential confounders, the pooled HR for OSA comparing participants with ≥36.0 versus <6.0 MET-h per week of physical activity was 0.46 (95% CI 0.43–0.50; p trend <0.001). Compared with participants spending <4.0 h per week sitting watching TV, the multivariable-adjusted HR was 1.78 (95% CI 1.60–1.98) for participants spending ≥28.0 h per week (p trend <0.001). The comparable HR was 1.49 (95% CI 1.38–1.62) for sitting hours at work/away from home (p trend <0.001). With additional adjustment for several metabolic factors, including body mass index and waist circumference, the associations with physical activity and sitting hours at work/away from home were attenuated but remained significant (p trend <0.001), whereas the association with sitting hours watching TV was no longer statistically significant (p trend =0.18). Conclusions Higher levels of physical activity and fewer sedentary hours were associated with lower OSA incidence. The potential mediating role of metabolic factors in the association between sedentary behaviour and OSA incidence may depend on the type of sedentary behaviour. Our results suggest that promoting an active lifestyle may reduce OSA incidence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,889

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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