The association of objectively and subjectively measured physical activity and sedentary time with prediabetes and type 2 diabetes in adults: a cross-sectional study in Framingham Heart Study cohorts
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine whether using both objectively (accelerometer) and subjectively (questionnaire) measured moderate- to vigorous-intensity physical activity (MVPA) and sedentary time (SED) improves the prediction of prediabetes and type 2 diabetes (pre/T2D) using data from the Framingham Heart Study ( n = 4200). Logistic regression was used to examine the odds ratio of pre/T2D in groups cross-classified by subjective and objective MVPA and SED. Less than half of participants fell into concordant categories of MVPA and SED using subjective and objective measures, with 7.0%–9.4% of participants in the extreme discordant categories of high-low or low-high subjective–objective MVPA or SED. Low objective MVPA, regardless of subjective MVPA status, was associated with a higher prevalence of pre/T2D ( P < 0.05). When cross-classifying by MVPA and SED, the majority of participants fell into concordant categories of MVPA-SED, with <4% of participants in the extreme discordant categories of MVPA-SED. Low objective MVPA, regardless of objective SED, was associated with a higher prevalence of pre/T2D ( P < 0.05). These findings suggest that low objectively measured MVPA appears more closely associated with pre/T2D risk compared with subjective measures, and there does not appear to be an additive effect of SED on pre/T2D risk after accounting for MVPA.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».