Sleep duration, physical activity and cardiometabolic multimorbidity: Findings from the English Longitudinal Study of Ageing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background U-shaped relationships have been demonstrated between sleep duration and several cardiometabolic conditions. However, the association between sleep duration and cardiometabolic multimorbidity (CMM) and the interrelationship with physical activity has not been previously investigated. We aimed to assess the prospective associations of sleep habits (duration and quality) with CMM and the interplay with physical activity. Methods and Results We included 3,428 participants (mean age 63 years at baseline, 44.8% male) free of hypertension, coronary heart disease, diabetes, and stroke at wave 4 from the English Longitudinal Study of Ageing. Sleep habits were assessed by self-reports. Cardiometabolic multimorbidity was defined as the presence of at least two multiple long-term conditions (hypertension, cardiovascular disease, diabetes, and stroke) at wave 10. Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) were estimated using logistic regression models adjusted for established cardiometabolic risk factors including physical activity. At 15 years follow-up, 206 participants developed CMM. There was an approximate U-shaped trend between sleep duration and the risk of CMM. Compared to participants with sleep duration of 7-8 hrs/day, the multivariable OR (95% CI) for CMM was 1.39 (1.03-1.90) for sleep duration ≤6 hrs/day and 1.05 (0.55-2.00) for sleep duration ≥ 9 hrs/day. The odds of CMM modestly decreased for each additional hour increase in sleep duration in participants with sleep duration ≤6 hrs/day (OR, 0.78, 95% CI: 0.59-1.02). Sleep quality or physical activity was not associated with CMM. Conclusions Short sleep duration is associated with an increased risk of CMM, which is independent of established cardiometabolic risk factors including physical activity. Importantly, each additional hour of sleep among those with short sleep durations appeared to mitigate CMM risk, underscoring the potential benefits of optimizing sleep duration.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».