Associations of Reallocating Sedentary Time to Physical Activity and Sleep with Physical and Mental Health of Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».