Degree of rurality moderates the association of sedentary time with cognitive function in rural patients with cardiac diseases and depressive symptoms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prolonged sedentary time has been linked to impaired cognitive outcomes. However, the impact of sedentary time on cognitive function at different degrees of rurality is not yet well understood in patients with cardiac diseases and depressive symptoms. PURPOSE: To determine whether degree of rurality moderates the relationship between sedentary time and cognitive function. METHODS: This study includes 135 coronary heart disease or heart failure patients, primarily residing in rural Kentucky, including Appalachian areas, United States. Sedentary time was measured by the average daily sedentary time (in minutes) using accelerometry (ActiGraph). Cognitive function was assessed using the Montreal Cognitive Assessment-Blind. Rurality was determined by Rural-Urban Commuting Area (RUCA) codes. Patients were categorized into two groups by rurality: (1) 89 patients in a less rural group (RUCA codes 4-6); and (2) 46 patients in a more rural group (RUCA codes 7-10). Data were collected May 2021-September 2022 and analyzed using the Hayes PROCESS macro in SPSS. RESULTS: Sedentary time predicted cognitive function (B = -0.006, p = 0.019), and this relationship was moderated by rurality (interaction term = 0.006, p = 0.022). Patients living in more rural areas had significantly worse cognitive function when sedentary for longer periods (p = 0.019); specifically, every 100-min increase in sedentary time was associated with a 0.6-point decrease in cognitive function score. However, this relationship was not observed in those living in less rural areas (p = 0.658). CONCLUSIONS: Testing the impact of interventions aimed at reducing sedentary time on cognitive function is warranted in this population, particularly for those living in highly rural areas.
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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 ».