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Enregistrement W4400088257 · doi:10.1249/mss.0000000000003491

Associations of Reallocating Sedentary Time to Physical Activity and Sleep with Physical and Mental Health of Older Adults

2024· article· en· W4400088257 sur OpenAlexaff
Wei Liang, Yanping Wang, Ning Su, Huiqi Song, Ryan E. Rhodes, Xiang Wang, Borui Shang, Lin Zhou, Qian Huang, Danran Bu, Julien S. Baker, Yanping Duan

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaistLonelinessBody mass indexMental healthMedicinePhysical fitnessBlood pressureGerontologyPopulationDemographyPhysical therapyInternal medicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Twenty-four-hour movement behaviors: moderate-to-vigorous physical activity (MVPA), light physical activity (LPA), sedentary behavior (SB), and sleep are crucial factors affecting older adults' health. Using a compositional data analysis approach, this study examined the associations of time spent in these four movement behaviors with cardiometabolic health, physical fitness, and mental health among older adults. Furthermore, this study identified the estimated changes in aforementioned health outcomes by reallocating SB time to other movement behaviors. METHODS: A population-based cross-sectional study of 4562 participants (67.68 ± 5.03 yr; 55.8% female) were implemented in Hubei China between July 25 and November 19, 2020. Measures included demographics, movement behaviors, cardiometabolic indicators (body mass index, waist circumference, waist-hip ratio, percentage body fat, systolic and diastolic blood pressure), physical fitness, and mental health outcomes (depressive symptoms and loneliness). Compositional data analyses were implemented in R. RESULTS: MVPA and sleep time were associated with greater health outcomes (all P < 0.001), except blood pressure ( P = 0.13-0.83). LPA time was associated with waist circumference ( B = 0.313, P = 0.009), waist-hip ratio ( B = 0.003, P = 0.003), physical fitness ( B = 0.36, P < 0.001), and mental health indicators (both P < 0.001). Reallocating 30-min SB to MVPA and sleep was associated with predicated improvements in all health outcomes, except blood pressure, whereas reallocating 30-min SB to LPA resulted in predicted improvements in physical fitness (0.187 units), depressive symptoms (-0.264 units), and loneliness (-0.395 units). For dose-effect relationships, reallocating 5-60 min of SB to MVPA showed greatest benefits for all health outcomes. CONCLUSIONS: This study provides timely empirical evidence for future interventions and policymaking on promoting healthy aging during the post-COVID-19 era. The findings underline the importance of including 24-h movement behaviors in future health promotion among older adults.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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