Associations of step accelerations and cardiometabolic risk markers in early adulthood
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity (PA) has a positive effect on risk factors related to cardiometabolic health yet amount of PA and time of onset is unclear. Therefore, we investigated the relationship of PA estimates and cardiometabolic risk factors in a large healthy population of an understudied age group of young adults using a standard gravity-based method on body adiposity and risk markers. In 856 (532 women, 324 men, 32-35 years) subjects we evaluated the association of PA and cardiometabolic risk factors in early adulthood. PA was measured using accelerometers for a period of two weeks. Step counts were divided into light (LPA), moderate (MPA), and vigorous (VPA) intensity classes. Income of the household was 63 446 ± 46 899€ and 57.5% had higher education. Total daily step numbers were 11962.5 ± 5163.2, LPA 5459.6 ± 2986.6, MPA 5932 ± 3404.6, and VPA 572.3 ± 668. Higher total PA volume was associated with lower weight, BMI, % body fat, smaller visceral fat area (VFA) and waist circumference, lower total cholesterol, LDL, and reflection coefficient of the pulse wave. LPA correlated with weight, BMI, waist circumference, total cholesterol, LDL, and central pulse pressure (cPP). Percent body fat (%BF), VFA, total cholesterol, LDL, reflection coefficient, heart minute index, and heart minute volume were significantly associated with MPA and VPA intensity PA volume. Lower PA in early adulthood correlates with increased cardiometabolic risk markers which should be translated into specific recommendations to thrive for a healthier lifestyle to delay and decrease their onset.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».