Assessing Associations Between Environmental, Sleep, and Physical Activity Factors and Metabolic Syndrome Risk: Protocol for the FEASible Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: FEASible is a cross-sectional observational study that explores women's daily living patterns through wearable devices and home environment sensors to validate the use of physical activity and indoor air quality data as indicators of risk for metabolic syndrome (MetS) and cardiovascular disease. OBJECTIVE: Leveraging transdisciplinary expertise, we implement a low-cost, dense sampling approach among 800 adult women, 60% Hispanic or Latina, with a subgroup of 225 participants opting for neuroimaging to assess MetS-related brain vulnerability. METHODS: Participants residing in Central Texas use a smartwatch and a custom-built air quality sensor to monitor their activities and environment for two weeks. Other variables, such as social determinants of health, medical history, and lifestyle, are reported through surveys. During their initial visit, we gather blood pressure measurements, body composition, and lipid profile information. RESULTS: As of August 2025, a total of 805 participants have completed the eligibility survey, of whom 204 have completed 2 weeks of sensor data collection, showing a diverse participant pool comprising 60% (210/348) Hispanic or Latinas, 39% (135/348) non-Hispanic or Latinas, and 1% (3/348) unknown. Participants are aged 18-40 years, with an average age of 27 years (SD 6 years). The study was funded in May 2023 (National Heart, Lung, and Blood Institute; grant R01HL168374), and data collection began in October 2023, with a projected completion date of May 2028. Ongoing analyses and publication of early cohorts are expected to occur throughout 2026 and 2027, with final analyses and dissemination of results anticipated by the end of the funding period in 2028. CONCLUSIONS: We have established a feasible pipeline to collect data that will help yield valuable insights into MetS risk factors among Latina women, including brain scan magnetic resonance imaging data and environmental exposure measurements. This paper aims to provide a rationale for procedures and case examples from the first year of data collection leading to health risk modeling, thus informing future interventions on MetS, heart disease, and all-cause mortality among Latina women. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/82034.
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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 | 0,024 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,018 |
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 ».