Associations of nonoccupational sedentary behaviors with cardiometabolic outcomes: coronary artery risk development in young adults (CARDIA)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association between sedentary behavior (SB) and cardiometabolic risk may differ by SB domain and context. Nonoccupational SB is particularly important because it is discretionary and more amenable to change. This study estimated associations of nonoccupational SB contexts with hypertension (HTN) and diabetes mellitus (DM). METHODS: A total of 3370 middle-aged adults (50.1 ± 3.6 years; 56% F) from the Coronary Artery Risk Development in Young Adults (CARDIA) study were included. Cross-sectional and 5-year prospective associations between self-report total SB and 6 context-specific SBs (television-TV, computer, transportation, phone, music, and paperwork) with HTN and DM were tested using logistic regression. Fully adjusted models controlled for sociodemographic variables, body mass index, and self-report moderate-vigorous intensity physical activity. RESULTS: Prevalences of HTN and DM at baseline were 48% (1618 cases) and 10% (320 cases), respectively. Each hour per day of total-SB was cross-sectionally associated with HTN (OR: 1.03, 95% CI, 1.01-1.05) but not DM, with nonsignificant prospective associations for HTN and DM. Of the context-specific SBs, only TV-SB was significantly associated with HTN or DM. Each hour of TV-SB was cross-sectionally associated with HTN (OR: 1.09, 95% CI, 1.03-1.15) and DM (OR: 1.18, 95% CI, 1.09-1.29), and prospectively with HTN (OR: 1.14, 95% CI, 1.04-1.26) but not DM. CONCLUSION: When comparing total-SB and the 6 context-specific SBs, TV-SB was most robustly associated with HTN. The findings were less clear for DM. Behavior change strategies that target TV-SB reduction may be effective at reducing HTN risk in middle-aged 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».