Amount and timing of physical activity in relation to sleep quality in the general middle-aged Dutch population: A cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
To examine whether the amount and timing of moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) was associated with sleep quality and duration in the general population. This is a cross-sectional analysis of data of a Dutch cohort collected between 2008 and 2012. Timing of physical activity (measured using an accelerometer) was categorized as performing most MVPA in morning (06:00–12:00), afternoon (12:00–18:00), evening (18:00–00:00), or even distribution of MVPA over the day (reference). Sleep quality was assessed using the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). We estimated OR with 95 % CI of a poor score on individual PSQI components and global PSQI score using logistic regression while adjusting for relevant covariates. We analyzed 736 participants, of whom 57 % women, aged 56 (6) years, BMI 26.1 (4.2) kg/m 2 ). Amount of MVPA (hours/day) was associated with lower odds of fatigue-related dysfunction during daytime (OR: 0.54 0.32–0.94), but not with global PSQI score. Participants who performed most MVPA in the morning were less likely to report sleep disturbances (OR: 0.23, 95 % CI: 0.09–0.60), compared to participants with an even distribution of. Timing of MVPA was not associated with global PSQI score nor other components and CI were large. Differences in sleep quality are unlikely to be biological mechanisms underlying the previously shown associations between timing of physical activity and metabolic health. • Moderate-vigorous physical activity is associated with daytime functioning. • Mainly, no associations of timing of moderate-vigorous activity with sleep quality. • Morning moderate-vigorous activity only was associated with fewer sleep disturbances. • As confidence intervals of our findings were wide, larger studies are needed.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».