Joint Associations of Sedentary Time and Intensity-Specific Physical Activity With Cancer Mortality: A Device-Based Cohort Study of 72,458 UK Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are no studies examining the prospective joint association of device-based measures of sedentary time and physical activity (PA) with cancer mortality. We examined the joint associations of sedentary time and intensity-specific PA with cancer mortality in 72,458 adults from UK Biobank. METHODS: Participants wore an Axivity AX3 accelerometer on their dominant wrist for at least 3 days (with at least 1 weekend day). Cox regression was performed to estimate hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CIs) for joint associations of sedentary time and intensity-specific PA (light [LPA], moderate [MPA], and vigorous PA [VPA]) with cancer mortality (reference group: high intensity-specific PA and low sedentary time) adjusted for confounders and mutually adjusted for other PA intensities. RESULTS: Associations between sedentary time and cancer mortality were stronger among participants with low PA, irrespective of the intensity. Compared with participants with lower sedentary time (<11 h/d) and high MPA (median of 49 min/d), HR were 1.27 (95% CI, 0.90-1.78) for high sedentary time and high MPA, 1.35 (95% CI, 1.03-1.77) for high sedentary time and medium MPA (49 min/d), and 1.49 (95% CI, 1.15-1.92) for high sedentary time and low MPA (13 min/d). HR for high sedentary time and low light PA (61 min/d) and high sedentary time and low vigorous PA (1 min/d) were 1.25 (95% CI, 1.02-1.59) and 1.57 (95% CI, 1.20-2.06), respectively. CONCLUSIONS: Relatively large amounts of LPA and MPA and small amounts of VPA appeared to attenuate the association between sedentary time and cancer mortality.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».