Cross-sectional associations between physical activity and sedentary time with cardiovascular health in children from the ALSPAC study using compositional data analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study adopted a compositional framework to cross-sectionally examine the associations between physical activity (PA) and sedentary time (ST) with vascular structure and function and clustered cardiovascular disease (CVD) risk factors in 4277 children (2,226 girls), aged 10.6±0.2 years. Cardiovascular outcomes included flow mediated dilation, distensibility coefficient, pulse wave velocity and a clustered CVD risk factor score. Time spent in light PA (LPA) and moderate to vigorous PA (MVPA) and ST were determined using accelerometers. Multiple linear regression analyses were adjusted for key covariates with LPA, MVPA and ST entered as compositional exposure variables. Neither LPA, MVPA or ST were significantly associated with the vascular outcomes. The proportion of time spent in MVPA and ST were inversely (unstandardised b=-0.126; P=0.001) and positively (b=0.136; P=0.016) associated with clustered CVD risk in the whole group analysis, respectively. MVPA was negatively associated with clustered CVD risk in boys (b=-0.144; P=0.011) and girls (b=-0.110; P=0.032). Only girls had a positive association between ST and clustered CVD risk (b=0.199; P=0.005). Although no associations were observed for PA and ST with vascular outcomes, these data provide further support for interventions that promote MVPA and minimise ST for reducing risk factors for CVD in children.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».