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Enregistrement W4404363991 · doi:10.1161/circ.150.suppl_1.4139275

Abstract 4139275: Degree of rurality moderates the association of sedentary behavior with cognitive function in patients with cardiac diseases

2024· article· en· W4404363991 sur OpenAlexaboutno aff
Chin‐Yen Lin, Jia Wu, Geunyeong Cha, Martha Biddle, Misook L. Chung, Frances J. Feltner, Mary Kay Rayens, Debra K. Moser

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRuralityAssociation (psychology)CognitionSedentary behaviorCardiac function curveInternal medicineCardiologyGerontologyRural areaObesityPsychiatryHeart failurePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Whether there are disparities in cognitive function in individuals living in rural areas compared to urban areas is unknown. Some investigators have found that rural residents have better cognitive function, while others report the opposite. Sedentary behavior is a major risk factor for cognitive health in patients with cardiac diseases; however, little is known about the impact of sedentary behavior on cognitive function at different degrees of rurality. Purpose: The aim of the study was to determine whether degree of rurality moderates the relationship between sedentary lifestyle and cognitive function among rural patients with coronary heart disease or heart failure. Methods: This study includes 135 coronary heart disease or heart failure patients residing in Appalachia (aged 59 ± 12 years, 53% female). Sedentary behavior was measured by the average daily sedentary time (in minutes) using accelerometry (ActiGraph). Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment-Blind. Rurality was determined by Rural-Urban Commuting Area (RUCA) codes. Participants were categorized into two groups based on degree of rurality: 1) 89 participants were included in a less rural group (RUCA codes 2−3 within Appalachia and RUCA codes 4−6 for micropolitan areas < 50,000 population); and 2) 46 participants were included in a more rural group (RUCA codes 7−10 for small towns < 9,999 population). Data were analyzed using the PROCESS macro in SPSS to test the proposed moderating effect controlling for age, gender, and depressive symptoms. Results: The time spent in sedentary behavior ranged from 3.2 to 13.3 hours per day, with an average of 7.9 ± 2.1 and a median of 7.8 hours per day. Sedentary behavior predicted cognitive function (B = −0.006, p = 0.012), but this relationship was moderated by rurality group (coefficient of rurality group*secondary behavior interaction term = 0.006, p = 0.029). Patients living in more rural areas had significantly worse cognitive function if they were sedentary for longer periods (p = 0.012), but this relationship was not observed in those living in less rural areas (p = 0.986). Conclusions: Although being sedentary is associated with worse cognitive function, degree of rurality significantly interacts with sedentary behavior in this association. Testing the impact of promoting physical activity on cognitive function is warranted in this population, particularly for those living in highly rural areas.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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