Daily activity patterns in older adults receiving initial support: the association between daily steps and sitting in bouts of at least 60 min
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aging has a significant impact on health, underlining the importance of maintaining physical function and reducing time spent sitting among older adults. To understand how to reduce prolonged sitting or increase physical activity, factors related to the daily living and observed daily activity patterns should be explored. This study aimed to investigate the association between daily steps, self-rated health, physical activity, sedentary behavior, motivation to exercise and fear of falling among older adults receiving initial support. METHOD: Cross-sectional design with total population questionnaire data from adults aged ≥ 60 years (n = 917), living at home with initial support from municipal care in southern Sweden. The older adults were offered to participate in a follow-up study measuring daily activity patterns with accelerometers (n = 72). Linear regression was used to analyze associations between daily steps and possible predictors. RESULTS: The linear model ([Formula: see text]0.478) showed that sitting in unbroken bouts of > 60 min (β = -0.313, p < 0.05), walking independently outdoors (β = 0.301, p < 0.05), intending to increase physical activity (β = -0.294, p < 0.05), sex (β = 0.279, p < 0.05), relative autonomy index (β = 0.258, p < 0.05), fear of falling (β = -0.238, p < 0.05), and self-rated health (β = 0.213, p < 0.05) predicted daily steps. CONCLUSION: The model of predictors brings new understanding regarding daily steps among community-dwelling older adults. The association between sitting in bouts of > 60 min and daily steps is interesting as 35% of participants had a number of sitting bouts that on average, showed 30% less steps taken. Minimizing long sitting bouts and maintaining physical functioning to promote independence when walking outdoors can be tools for clinical practitioners devising interventions to break prolonged sitting among community-dwelling older adults. Future research should prioritize studying older adults' outdoor walking independence, including its relation to walking with or without assistive devices and its impact on physical activity and sedentary behavior.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».