Sleep efficiency and the metabolic risk score in very active older women and men
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Study Objectives Sleep disruption is a risk factor for obesity, diabetes, and cardiovascular disease in older adults. How physical activity (PA) interacts with the negative cardiometabolic effects of poor sleep is not known. We objectively measured sleep efficiency (SE) in very active older adults and examined the association between SE and a continuous Metabolic Syndrome Risk Score (cMSy). Methods Very active older adults (age ≥65 years) from a Master’s Ski Team (Whistler, Canada) were recruited. Each participants wore an activity monitor (SenseWear Pro) continuously for 7 days to provide measures of both daily energy expenditure (metabolic equivalents, METs) and SE. All components of the metabolic syndrome were measured and a principal component analysis was used to compute a continuous metabolic risk score (cMSy, sum of eigenvalues ≥1.0). Results A total of 54 participants (mean age 71.4 years, SD 4.4 years, and 24 men and 30 women) were recruited and had very high PA levels (>2.5 h per day of exercise). Initially, there was no significant association between SE and cMSy (p = 0.222). When stratified by biological sex, only men showed a significant negative association between SE and cMSy (Standardized β = −0.364 ± 0.159, p = 0.032). Conclusions Only older men show a significant negative association between poor SE and increased cardiometabolic risk, despite high levels of PA.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».