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Enregistrement W4387002946 · doi:10.2196/46991

The Impact of Physical Activity Intensity on the Dynamic Progression of Cardiometabolic Multimorbidity: Prospective Cohort Study Using UK Biobank Data

2023· article· en· W4387002946 sur OpenAlexvenueno aff
Bao-Peng Liu, Jia-Hui Zhu, Li-Peng Wan, Zhenyu Zhao, Xinting Wang, Cun-Xian Jia

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineBiobankProspective cohort studyCohortCohort studyStroke (engine)Internal medicinePhysical therapyEmergency medicineBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although many studies have reported on the associations between the amount of physical activity (PA) and the transitions of cardiometabolic multimorbidity (CMM), the evidence for PA intensity has not been fully evaluated. OBJECTIVE: This study aimed to explore the impact of PA intensity on the dynamic progression of CMM. METHODS: The prospective cohort of this study using data from the UK Biobank included 359,773 participants aged 37-73 years who were recruited from 22 centers between 2006 and 2010. The diagnoses of CMM, which included the copresence of type 2 diabetes (T2D), ischemic heart disease, and stroke, were obtained from first occurrence fields provided by the UK Biobank, which included data from primary care, hospital inpatient record, self-reported medical condition, and death registers. The PA intensity was assessed by the proportion of vigorous PA (VPA) to moderate to vigorous PA (MVPA). Multistate models were used to evaluate the effect of PA intensity on the dynamic progression of CMM. The first model (model A) included 5 transitions, namely free of cardiometabolic disease (CMD) to first occurrence of CMD (FCMD), free of CMD to death, FCMD to CMM, FCMD to mortality, and CMM to mortality. The other model (model B) used specific CMD, namely T2D, ischemic heart disease, and stroke, instead of FCMD and included 11 transitions in this study. RESULTS: The mean age of the included participants (N=359,773) was 55.82 (SD 8.12) years at baseline, and 54.55% (196,271/359,773) of the participants were female. Compared with the participants with no VPA, participants with intensity levels of >0.75 to <1 for VPA to MVPA had a 13% and 27% lower risk of transition from free of CMD to FCMD (hazard ratio [HR] 0.87, 95% CI 0.83-0.91) and mortality (HR 0.73, 95% CI 0.66-0.79) in model A, respectively. The HR for the participants with no moderate PA was 0.82 (95% CI 0.73-0.92) compared with no VPA. There was a substantially protective effect of higher PA intensity on the transitions from free of CMD to T2D and from T2D to mortality, which reveals the importance of PA intensity for the transitions of T2D. More PA and greater intensity had a synergistic effect on decreasing the risk of the transitions from free of CMD to FCMD and mortality. Male participants, younger adults, adults with a higher BMI, current or previous smokers, and excessive alcohol drinkers could obtain more benefits from higher PA intensity for the lower risk of at least 1 transition from free of CMD, then to CMM, and finally to mortality. CONCLUSIONS: This study suggests that higher PA intensity is an effective measure for preventing CMM and mortality in the early period of CMM development. Relevant interventions related to higher PA intensity should be conducted.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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