Association of physical activity and screen time with cardiovascular disease risk in the Adolescent Brain Cognitive Development Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to the Physical Activity Guidelines Advisory Committee Scientific Report, limited evidence is available on sedentary behaviors (screen time) and their joint associations with physical activity (steps) for cardiovascular health in adolescence. The objective of this study was to identify joint associations of screen time and physical activity categories with cardiovascular disease (CVD) risk factors (blood pressure, hemoglobin A1c, cholesterol) in adolescence. METHODS: This study analyzed data from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study, comprising a diverse sample of 4,718 U.S. adolescents aged 10-15 years between 2018 and 2021. Steps were measured by a Fitbit wearable device and levels were categorized as low (1,000-6,000), medium (> 6,000-12,000), and high (> 12,000) averaged daily step counts. Self-reported recreational screen time hours per day were classified as low (0-4), medium (> 4-8), and high (> 8) hours per day. CVD risk factors including blood pressure, hemoglobin A1c, and cholesterol (total and HDL) were measured. RESULTS: The analytical sample averaged 6.6 h of screen time per day and 9,722 steps per day. In models including both screen time and steps, the high screen time category was associated with a 4.27 higher diastolic blood pressure percentile (95% CI 1.83-6.73) and lower HDL cholesterol (B= -2.85, 95% CI -4.77 to -0.94 mg/dL) compared to the low screen time category. Medium (B = 3.68, 95% CI 1.24-6.11) and low (B = 7.64, 95% CI 4.07-11.20) step categories were associated with higher diastolic blood pressure percentile compared to the high step category. The medium step category was associated with lower HDL cholesterol (B= -1.99, 95% CI -3.80 to -0.19 mg/dL) compared to the high step category. Findings were similar when screen time and step counts were analyzed as continuous variables; higher continuous step count was additionally associated with lower total cholesterol (mg/dL). CONCLUSIONS: Combinations of low screen time and high steps were generally associated with favorable cardiovascular health markers including lower diastolic blood pressure and higher HDL cholesterol, which can inform future adolescent health guidelines.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».