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Development,validation,and transportability of several machine-learned,non-exercise-based VO_(2max)prediction models for older adults

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Journal of Sport and Health Science 2024年第5期13卷 611-620页

作者： Benjamin T.Schumacher Michael J.LaMonte Andrea Z.LaCroix Eleanor M.Simonsick steven p.hooker Humberto parada Jr. John Bellettiere Arun Kumar Herbert Wertheim School of public Health and Human Longevity Science University of California San DiegoLa JollaCA 92093USA Department of Epidemiology and Environmental Health School of Public Health and Health ProfessionsUniversity at BuffaloState University of New YorkBuffaloNY 14214USA Translational Gerontology Branch Intramural Research ProgramNational Institute on AgingNational Institutes of HealthBaltimoreMD 21225USA College of Health and Human Services San Diego State UniversitySan DiegoCA 92182USA Division of Epidemiology and Biostatistics School of Public HealthSan Diego State UniversitySan DiegoCA 92182USA University of California San Diego Moores Cancer Center La JollaCA 92093USA Computer Science and Engineering and Halicioglu Data Science Institute University of California San DiegoLa JollaCA 92093USA

Background:There exist few maximal oxygen uptake(VO_(2max))non-exercise-based prediction equations,fewer using machine learning(ML),and none specifically for older *** direct measurement of VO_(2max)is infeasible in large epidemiologic cohort studies,we sought to develop,validate,compare,and assess the transportability of several ML VO_(2max)prediction ***:The Baltimore Longitudinal Study of Aging(BLSA)participants with valid VO2_(max)tests were included(n=1080).Least absolute shrinkage and selection operator,linear-and tree-boosted extreme gradient boosting,random forest,and support vector machine(SVM)algorithms were trained to predict VO_(2max)*** developed these algorithms for:(a)the overall BLSA,(b)by sex,(c)using all BLSA variables,and(d)variables common in aging ***,we quantified the associations between measured and predicted VO_(2max)and ***:The age was 69.0±10.4 years(mean±SD)and the measured VO_(2max)was 21.6±5.9 mL/kg/*** absolute shrinkage and selection operator,linear-and tree-boosted extreme gradient boosting,random forest,and support vector machine yielded root mean squared errors of 3.4 mL/kg/min,3.6 mL/kg/min,3.4 mL/kg/min,3.6 mL/kg/min,and 3.5 mL/kg/min,*** quartiles of measured VO_(2max)showed an inverse gradient in mortality *** VO_(2max)variables yielded similar effect estimates but were not robust to ***:Measured VO_(2max)is a strong predictor of *** ML can improve the accuracy of prediction as compared to simpler approaches but estimates of association with mortality remain sensitive to *** studies should seek to reproduce these results so that VO_(2max),an important vital sign,can be more broadly studied as a modifiable target for promoting functional resiliency and healthy aging.

关键词： Cardiorespiratory fitness prediction algorithms Epidemiology Mortality

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静坐少动生活方式是心血管疾病密切相关的独立风险因素

静坐少动生活方式是心血管疾病密切相关的独立风险因素

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2015年中国生理学会运动生理学专业委员会会议暨“运动与心血管保护”学术研讨会

作者：朱文斐 steven p.hooker 陕西师范大学体育学院暨运动生物学研究所 School of Nutrition and Health promotion Arizona State University

目的:随着社会的高速发展,现代人工作与日常生活中体力活动水平明显降低且静坐时间明显延长。美国疾病控制与预防中心(Centers for Disease Control and prevention,CDC)在全国健康与营养调查(National Health and Nutrition Examinatio... 详细信息

目的:随着社会的高速发展,现代人工作与日常生活中体力活动水平明显降低且静坐时间明显延长。美国疾病控制与预防中心(Centers for Disease Control and prevention,CDC)在全国健康与营养调查(National Health and Nutrition Examination Survey,NHANES)中采用加速度计测量发现,美国成年人平均每天有55%-70%的非睡眠时间是处于静坐少动的状态,大部分人每天的静坐时间都超过了9个小时。因此,对静坐时间与人体健康之间关系的研究已经逐渐成为运动与健康领域的一个热点问题。近年来,越来越多的学者趋向子将体力活动水平和静坐时间理解为两个既彼此相关而又相对独立的概念。流行病学研究表明,过量的静坐时间并不等于过少的运动时间。静坐时间是独立于中高强度体力活动水平之外的心血管风险因素。在中高强度体力活动水平不变的情况下,有效减少静坐时间或者在静坐时间中穿插一些轻度体力活动,可以有效控制成年人(尤其是老年人)血脂、血糖、血压等心血管风险因素,降低心血管疾病、中风、癌症等慢性疾病的发病率和全因死亡率。值得注意的是,尽管很多成年人每天参与超过30分钟的体育运动,但是他们一天中的其他时间都处于久坐少动的状态,因此运动带给他们健康的好处也是大打折扣。另外,对于大部分成年人来说,静坐时间中有很大的比例是工作时间。近年来,美国、欧洲、澳大利亚等国家逐渐开始尝试在公司、政府机关等工作场所为员工配备相关设备,包括带办公桌的跑台、踏步机或者升降式办公桌,以鼓励员工用站立或者走步的姿势完成一些较为简单的工作任务,减少工作中的静坐时间。为了更好地了解类似项目的实用性和可行性,以及与心血管风险之间的关系,仍需进行更多的长期干预试验。方法:美国亚利桑那州立大学Stand and Move ASU(让校园动起来)项目主要研究可调节式办公桌(坐立两用)和跑台办公设备对高校教职员工体力活动、静坐时间和心血管风险因素的影响。项目第一阶段共16周的时间(仍在进行中),实验组22名受试者配备可调节式办公桌与跑台,对照组20名受试者采用常规办公桌办公。所有受试者每周定时收到来自项目组的电子邮件与短信,提醒他们有意识地减少工作中的静坐时间。干预前后,采用activpAL和GeneActiv加速度计测量受试者体力活动水平和静坐时间的变化,采用经过信效度检验的相关问卷调查受试者出勤和工作效率,并测量受试者清晨空腹状态下血压、血脂、血糖相关指标。结果:干预后实验组教职工每天工作中的静坐时间明显减少(干预前:337.35±63.23分钟/天,干预后:305.83±79.16分钟/天),站立和轻体力活动的时间显著增加(ppp>0.05)。结论:减少工作中的静坐时间,增加站立和轻体力活动时间有利于促进员工心血管健康,减少心血管疾病的风险。从生理学角度来说,当人体处于久坐少动的状态时,体内新陈代谢过程与站立或者运动状态下不同。长时间静坐时肌肉持续处于零负荷状态,会对健康造成负面影响。缺乏对肌肉的刺激会抑制骨骼肌脂蛋白酶的活动,减少甘油三酯的吸收和高密度脂蛋白胆固醇的生成,并减少葡萄糖的吸收。Hamilton等通过研究指出,站立时人体肌肉克服重力处于等长收缩状态,会消耗一定的能量,引发肌电反应和骨骼肌脂蛋白酶的变化,对健康有一定的益处。因此,过去将站立状态归为静坐时间的做法并不准确,在目前广泛使用的体力活动指南与推荐中也没有重点涉及,有关静坐少动时间的研究有待进一步发展。

关键词：静坐生活方式心血管疾病风险因素

来源： cnki会议评论

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