An active sitting chair can increase energy expenditure while performing standardized data entry work
Notice bibliographique
Résumé
Background Active sitting chairs have been proposed as an effective approach for reducing sedentary behaviour in the workplace. Objective This cross-sectional study evaluated how an active sitting chair altered energy expenditure compared to a traditional office chair during seated computer work. Methods Sixteen participants (8M/8F) completed two 20-min sessions of seated standardized computer work in an active sitting chair, with a multiaxial rotating seat pan, and traditional office chair. Metabolic and ventilatory variables were collected with a customized metabolic cart and cardiac variables were collected by a Hexoskin © shirt. Average ventilatory, metabolic, and cardiac variables from the last 15-min of each block were compared between chairs and sexes. Results Statistically significant increases in oxygen uptake (V˙O 2 ) emerged in active sitting (0.02 L/min; 7.6%), and ultimately led to a 1.5 kcal increase in energy expenditure compared to traditional sitting. Proportional and significant changes in minute ventilation (V˙ E ; + 0.9 L/min), heart rate (HR; + 5.8 bpm), and heart rate variability (HRV; −0.05 s) occurred, which further support the greater metabolic demand in active sitting. Conclusions A 1.5 kcal per 15-min increase in energy expenditure translates to 6 kcal/hour and 48 kcal/day. Compared to other literature, this change is similar to caloric expenditure when climbing three to six flights of stairs and when using alternative workstation designs (e.g., standing or sitting on a stability ball). An active sitting chair with a multiaxial rotating seat pan and no back support, appears to be a good alternative for increasing energy expenditure at a workstation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».