Using accelerometry to evaluate physical activity and sedentary behaviour patterns in bariatric surgery patients
Notice bibliographique
Résumé
Background Sedentarism or prolonged sitting time is an emerging risk factor for obesity, independent of physical activity (PA). Bariatric surgery seems to be most effective form of treatment that works for severely obese individuals (Body Mass Index (BMI) of >40 kg/m2). Objectives The purpose of this investigation was to characterize with the use of accelerometers, daily steps/day and sedentary behavior (SB) by measuring time-spent sitting/lying in severely obese patients before and after bariatric surgery. Setting McGill University Health Center (MUHC). Methods Seventeen patients (58.5% of the patients were female) with a mean age of 46.5 ± 10.1 years, and a Body Mass Index (BMI) of 48.8 ± 6.2 kg/m2 scheduled for bariatric surgery took part in this study. ActivPal™ accelerometers were attached to the patient's upper leg and worn 24 hours a day for seven consecutive days. Mean steps, transitions from sitting to standing and hours of sitting/lying per day were measured before, and 3 and 6 months following post bariatric surgery. Results Prior to bariatric surgery, participants spent 18.6 ± 1.5 hours/day sitting/lying, representing over 75 % of their day. Patterns in total sitting/lying time did not significantly change at three or six months after surgery. Baseline accumulated steps/day averaged 6139 ± 2720 and did not increase across time periods. PA patterns did not increase on either weekdays or weekend days. Conclusions Given that PA and SB are believed to independently contribute to energy balance and health outcomes, clinician's and health professionals should intervene more rigorously to simultaneously reduce sedentarism and increase levels of PA to help bariatric surgery patients successfully manage their weight.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».