Нужен разбор с ударением на другой слог?

Поставьте ударение, кликнув на нужной гласной. Страница обновится и дополнится новым разбором.
дви́же́ни́е́

Слова с буквой ё обязательно пишите через ё. Фонетические разборы слов «еж» и «ёж» будут разными!

Примеры других слов с разборами на буквы и звуки:

На федеральной трассе «Владивосток — Хабаровск» запущено движение по двум новым мостам – Новости Владивостока на VL.ru

На реке Песчанке компанией «УСК МОСТ» построен современный 3-х пролетный мост, который рассчитан на высокую интенсивность движения автотранспорта. Сейчас идет разбор временных объездных путей. Временный мост и объезд с асфальтовым покрытием были возведены на время ремонтных работ, чтобы не останавливать движение по федеральной трассе.

Через реку Саперку возведены два однопролетных моста, расположенных параллельно. Движение по ним уже открыто. Мосты являются частью объездного маршрута вокруг строительной площадки новой эстакады. После ввода эстакады в строй мосты станут частью сложной развязки в районе поселка Угловое.

Самый сложный и большой мост на реконструируемом участке трасы – через реку Богатую. Сооружение длиной 106 м и шириной более 13 м будет иметь высокий габарит, что позволит сделать под ним разворотное кольцо для общественного транспорта. Сейчас закончен монтаж балок над всеми пролетными строениями мостовой конструкции, идут работы по отсыпке съездов к мосту.

На реке Черной также же завершен монтаж пролетов и идет отсыпка конусов и съездов к дороге. На самом мосту монтируют боковые и разделительные парапетные ограждения.

Один из самых сложных объектов реконструируемого участка трассы М-60 – развязку в районе поворота к поселку Трудовое – возводит владивостокский филиал «УСК МОСТ». Эстакада с несколькими независимыми съездами должна сделать один из самых аварийных участков гострассы безопасным.

– Длина развязки почти 500 метров, работы ведутся по всей протяженности мостового сооружения. Мы проводим и буровые работы, и бетонируем опоры, и укладываем балки на пролетные строения. Правильно составленный график позволил нам в короткие строки провести большой объем работ, – отметил старший прораб филиала ОАО «УСК МОСТ» во Владивостоке Виталий Грицук. – Все это построено за 5 месяцев. Пришли мы сюда на пустое место только в июле этого года, а сейчас смонтировано четыре пролетных строения из пятнадцати.

Закончить реконструкцию федеральной трассы М-60 планируется к концу 2011 г. Дорога обеспечит скоростное и безопасное движение между международным пассажирским терминалом аэропорта «Кневичи» и Владивостоком.

 769-сон 09.07.1999. Плавания по внутренним судоходным путям Республики Узбекистан

Анализ движений на основе стиля для танцевальной композиции

(PDF) Анализ движений на основе стиля для танцевальной композиции

A. Aristidou et al.

16. Сюй, Э., Пулли, К., Попович, Дж .: Перевод стиля для движения человека.

ACM Tra ns. Gr. 24 (3), 1082–1089 (2005)

17. Кападиа, М., Чанг, И.k., Thomas, T., Badler, N.I., Kider Jr., J.T .:

Эффективное извлечение движения в больших базах данных по движению. В: Proceed-

ings of I3D ’13, pp. 19–28. ACM, New York (2013)

18. Ковар, Л., Глейхер, М .: Автоматизированное извлечение и параметризация движений в больших наборах данных. ACM Trans. Gr. 23 (3), 559–568

(2004)

19. Ковар, Л., Глейхер, М., Пигин, Ф .: Графики движения. ACM Trans.

Gr. 21 (3), 473–482 (2002)

20.Крюгер, Б., Таутгес, Дж., Вебер, А., Зинке, А.: Быстрый локальный и глобальный поиск сходства

в больших базах данных захвата движения. В: Proceed-

ings of SCA ’10, pp. 1–10 (2010)

21. Лабан, Р., Ульманн, Л .: Мастерство движения, 4-е изд. Dance

Books Ltd, Binsted (2011)

22. Lee, J., Chai, J., Reitsma, P.S.A., Hodgins, J.K., Pollard, N.S .:

Интерактивное управление аватарами, анимированными данными движения человека.

ACM Tra ns.Gr. 21 (3), 491–500 (2002)

23. Ли, Й., Ван, Т., Шум, Х.Ю .: Текстура движения: двухуровневая статистическая модель

для синтеза движения персонажа. ACM Trans. Gr. 21 (3), 465–

472 (2002)

24. Ло, П., Нефф, М .: перцептивное исследование взаимосвязи между позой

и жестами виртуальных персонажей. В: Движение в играх,

, стр. 254–265 (2012)

25. Мин, Дж., Чай, Дж.: Графики движения ++: компактная генеративная модель

для семантического анализа и синтеза движения.ACM Trans. Gr. 31 (6),

153: 1–153: 12 (2012)

26. Мин, Дж., Лю, Х., Чай, Дж .: Синтез и редактирование персонализированных

стилистических движений человека. В: Proceedings of the ACM SIGGRAPH

Symposium on Interactive 3D Graphics and Games, I3D ’10, pp.

39–46. ACM, NY (2010)

27. Мюллер, М., Рёдер, Т .: Шаблоны движения для автоматической классификации

и извлечения данных захвата движения. В: Proceedings of the ACM

SIGGRAPH / Eurographics Symposium on Computer Animation,

SCA ’06, 137–146 (2006)

28.Мюллер, М., Рёдер, Т., Клаузен, М .: Эффективное извлечение на основе содержимого

данных захвата движения. ACM Trans. Gr. 24 (3), 677–685 (2005)

29. Наката, Т., Мори, Т., Сато, Т .: Анализ впечатления от телесного выражения робота

. J. Робот. Мехатрон. 14 (1), 27–36 (2002)

30. Окадзима, С., Вакаяма, Ю., Окада, Ю.: Система поиска движения человека

, основанная на функциях LMA с использованием метода IEC. В: Инновации

в интеллектуальных машинах, стр. 117–130 (2012)

31.Оливейра, Дж. Л., Наведа, Л. А., Гуйон, Ф., Леман, М., Рейс, Л. П.:

Синтез различных танцевальных стилей на основе компактной пространственной системы —

поэтическое представление танца. В: Proceedings of IROS ’10 (2010)

32. Пирсон, К .: Заметки по истории корреляции. Biometrika 13 (1),

25–45 (1920)

33. Пейса Т., Пандзич И.С .: Современное состояние в синтезе движения на основе примеров

для виртуальных персонажей в интерактивных приложениях. Comput.

Gr. Forum 29 (1), 202–226 (2010)

34. Ren, L., Patrick, A., Efros, AA, Hodgins, JK, Rehg, JM:

, основанный на данных подход к количественной оценке естественного движения человека. . ACM

Пер. Gr. 24 (3), 1090–1097 (2005)

35. Рассел, Дж. А .: Окружная модель аффекта. J. Личное. Soc. Psy-

чел. 39, 1161–1178 (1980)

36. Сенекал, С., Куэль, Л., Аристиду, А., Магненат-Талман, Н .:

Система непрерывного распознавания телесных эмоций во время театральных представлений —

человек.Comput. Anim. Виртуальные миры 27 (3–4), 311–320 (2016)

37. Шапиро, А., Цао, Ю., Фалаутсос, П .: Компоненты стиля. В: Pro-

ceedings of Graphics Interface, GI ’06, pp. 33–39. Канадское

Общество обработки информации, Торонто, Канада (2006)

38. Ширатори, Т., Накадзава, А., Икеучи, К.: Танцы под музыку char-

актер анимация. Comput. Gr. Forum 25 (3), 449–458 (2006)

39. Tang, JKT, Chan, JCP, Leung, H .: Интерактивная танцевальная игра

с распознаванием непрерывных танцевальных движений в реальном времени из 3D

захвата движения человека .В: Proceedings of ICUIMC ’11, pp. 50: 1–

50: 9. ACM, Нью-Йорк (2011)

40. Торресани, Л., Хакни, П., Бреглер, Ч .: Синхронизация стиля движения

на основе наблюдений за восприятием. В: Proceedings of NIPS’06,

pp. 1393–1400 (2006)

41. Urtasun, R., Glardon, P., Boulic, R., Thalmann, D., Fua, P .: Style-

на основе синтеза движения. Comput. Gr. Forum 23 (4), 799–812 (2004)

42. Василеску М.А.О .: Сигнатуры движения человека: анализ, синтез, распознавание

.В: Материалы Международной конференции по распознаванию образов

, ICPR ’02, стр. 456–460. IEEE, Вашингтон,

округ Колумбия (2002)

43. Вакаяма, Ю., Окадзима, С., Такано, С., Окада, Ю.: Система поиска движения

на основе IEC с использованием анализа движения Лабана. В: Pro-

ceedings of KES’10, стр. 251–260 (2010)

44. Уилке, Л., Калверт, Т., Райман, Р., Фокс, И.: От танцевальной нотации к

человеческая анимация: проект LabanDancer: захват движения и извлечение

.Comput. Anim. Virtual Worlds 16 (3–4), 201–211 (2005)

45. Ся, С., Ван, К., Чай, Дж., Ходгинс, Дж .: Передача стиля в реальном времени для

немаркированных гетерогенных движений человека. ACM Trans. Gr. 34 (4),

119: 1–119: 10 (2015)

46. Янг, Й., Люн, Х., Юэ, Л., Дэн, Л .: Создание двухфазного двигателя —

son для обучения новичков основным танцевальным движениям. Comput.

Образов. 61, 1–20 (2013)

47. Юмер М.Е., Митра, штат Нью-Джерси: Перенос спектрального стиля для движения человека

между независимыми действиями.ACM Trans. График. 35 (4), 137

(2016)

48. Чжао, Л., Бадлер, Н.И .: Приобретение и проверка качества движения

с помощью жестов живыми конечностями. Gr. Models 67 (1), 1–16 (2005)

Андреас Аристиду — старший научный сотрудник

, научный сотрудник лаборатории виртуальной реальности Graph-

ics, Университет

, Кипр. Он был

Cambridge European Trust fel-

low в Кембриджском университете

моста, где он получил докторскую степень

(2011).Андреас имеет степень бакалавра

в области информатики и телекоммуникаций —

коммуникаций Национального

и Каподистрийского университета

Афин (2005 г.), и он является отличником

выпускника Королевского колледжа Лондона —

дон (2006 г.), где он получил степень магистра

в области мобильных технологий и

персональных коммуникаций. Его основные интересы сосредоточены на анализе и классификации трехмерного движения

, синтезе движения, человеческой анимации, а

включают захват движения, обратную кинематику и применение формальной геометрической алгебры Con-

в графике.

Эфстатиос Ставракис в настоящее время является

старшим исследователем и

инженером по алгоритмам в Algoly-

sis Ltd. Ранее он был научным сотрудником

в Университете Кипра

(CY),

Glas of Art (Великобритания),

INRIA (FR) и Венский

Технологический университет (AT).

Получил докторскую степень. (2009)

из Венского университета

Technology (AT) и его M.Sc.

(2001) и B.Sc. (2000) из

Университета Тиссайда (Великобритания). Его

основные исследовательские интересы связаны с

123

Состав времени в двигательном поведении и изменении веса у участников Латинской Америки, Черно-белых

Абстрактные

Фон

Взаимосвязь между поведением в отношении использования времени и предполагаемым изменением веса плохо изучена.

Методы

Подгруппа участников 3-го исследования по профилактике рака (n = 549, 58% женщин, 66% белых не латиноамериканского происхождения) сообщила о своем весе в 2015 и 2018 годах и выполнила протокол акселерометра в течение семи дней.Сидячий образ жизни, сон, легкая, умеренная и интенсивная физическая активность (PA) рассматривались как переменная состава, и была использована множественная линейная регрессия для изучения связи между составом активности и изменением веса, стратифицированным по полу и расе / этнической принадлежности. Для количественной оценки изменения веса, связанного с перераспределением 30 мин / день, использовали композиционный анализ изотемпорального замещения.

Результаты

Состав активности был связан с изменением веса среди женщин ( p = 0.007), но не мужчин ( p = 0,356), а также среди участников из латиноамериканской группы ( p = 0,032) и белых участников ( p = 0,001), но не среди чернокожих участников ( p = 0,903). Замена 30 мин / день малоподвижного образа жизни на РА средней силы была связана с 3,49 фунтами. потеря (-6,76, -0,22) у латиноамериканских участников и замена сном были связаны с 1,52 (0,25, 2,79) и 1,31 (0,40, 2,21) фунта. приобретение белых женщин и мужчин.

Заключение

Распределение времени, потраченного на повседневное поведение, было связано с трехлетним изменением веса у женщин, латиноамериканцев и белых участников.Это было первое продольное композиционное исследование изменения веса; таким образом, необходимы дополнительные исследования.

Образец цитирования: Рис-Пуниа Э., Гинтер М.А., Гапстур С.М., Ван Й., Патель А.В. (2021) Состав времени в поведении движений и изменении веса у участников из латиноамериканского, черного и белого цветов. PLoS ONE 16 (1): e0244566. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0244566

Редактор: Сзе Ян Лю, Государственный университет Монклера, США

Поступило: 21 июля 2020 г .; Одобрена: 11 декабря 2020 г .; Опубликовано: 8 января 2021 г.

Авторские права: © 2021 Rees-Punia et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Авторы подтверждают, что к данным, лежащим в основе выводов, применяются некоторые ограничения доступа. Данные взяты из исследования 3 по профилактике рака и доступны в Американском онкологическом обществе в соответствии с процедурами доступа к данным ACS (https: // www.Cancer.org/content/dam/cancer-org/research/epidemiology/cancer-prevention-study-data-access-policies.pdf) для исследователей, которые соответствуют критериям доступа к конфиденциальным данным.

Финансирование: Американское онкологическое общество (ACS) финансирует создание, поддержание и обновление Исследования-3 по профилактике рака. Авторы подтверждают, что к данным, лежащим в основе выводов, применяются некоторые ограничения доступа. Данные взяты из исследования 3 по профилактике рака и доступны в Американском онкологическом обществе в соответствии с процедурами доступа к данным ACS (https: // www.Cancer.org/content/dam/cancer-org/research/epidemiology/cancer-prevention-study-data-access-policies.pdf) для исследователей, которые соответствуют критериям доступа к конфиденциальным данным. Запросы можно направлять доктору философии Альпе В. Патель.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Исследования подтверждают, что физическая активность [1], сидячий образ жизни [2, 3] и сон [4] могут быть «независимо» связаны с развитием избыточного веса или ожирения.Однако, учитывая, что эти модели использования времени охватывают весь 24-часовой день, более вероятно, что физическая активность, малоподвижный образ жизни и сон связаны с изменением веса уникальным, взаимозависимым образом [5]. Традиционный статистический анализ, включающий одно изолированное поведение использования времени или все модели использования времени вместе, игнорирует предположения относительно идеальной коллинеарности поведения [5, 6]. Чтобы лучше понять взаимосвязь между распределением способов использования времени и весом без игнорирования их композиционного и ограниченного характера, связи между физической активностью, малоподвижным временем, сном и изменением веса следует изучать относительно друг друга, а не изолированно или с частичной корректировкой для других типов поведения.

Композиционные методы анализа данных были разработаны для анализа ограниченных данных, которые составляют части конечного целого (например, 24-часовой рабочий день) [7]. Композиционные методы уже давно применяются в эпидемиологии питания, фармакологии и других областях науки о здоровье [8–10], но только недавно были использованы в эпидемиологии физической активности. Среди немногих предыдущих исследований, в которых использовался композиционный анализ для изучения ассоциаций с состоянием веса или составом тела, все были перекрестными [11–15], и многие включали только детей [11, 13-15].Это оставило пробелы в нашем понимании связи между здоровым использованием времени и продольным изменением веса, особенно среди взрослых мужчин и женщин (которые могут испытывать разные реакции изменения веса на физическую активность в реальных условиях) из различных расовых / этнических групп. [16].

Основная цель этого исследования состояла в том, чтобы использовать анализ композиционных данных для изучения предполагаемых взаимосвязей между поведением в отношении использования времени, оцененным акселерометром, и трехлетним изменением веса, сообщаемого самими мужчинами и женщинами-латиноамериканцами, чернокожими и белыми взрослыми в субрегионе. -изучение исследования профилактики рака-3.С помощью композиционного анализа изотемпорального замещения также были изучены связи между перераспределением времени, проведенного в сидячем положении, и трехлетним изменением веса.

Методы

Исследуемая популяция

Исследование профилактики рака-3 (CPS-3) — это проспективное когортное исследование заболеваемости и смертности от рака в США, инициированное Американским онкологическим обществом (ACS). Все участники предоставили письменное информированное согласие. Все аспекты исследования-3 по профилактике рака одобрены Наблюдательным советом Университета Эмори.Примерно 304 000 участников в возрасте от 30 до 65 лет, не страдающих раком, были зачислены на мероприятия по сбору средств ACS или кампании по зачислению в сообщества в период с 2006 по 2013 год [17]. В 2015 году участники CPS-3 были разделены по полу и расе / этнической принадлежности и случайным образом приглашены для участия в дополнительном исследовании валидации деятельности CPS-3 (AVSS). Среди 10 000 участников, приглашенных в AVSS, 1 801 участник предварительно зарегистрировался и дал свое согласие на участие. Первоначальная цель AVSS состояла в том, чтобы проверить анкету по физической активности и малоподвижному времени в нескольких расовых / этнических группах, таким образом, первые 300 белых женщин нелатинских национальностей, 150 белых мужчин нелатиноамериканцев, 150 латиноамериканцев и 150 африканцев нелатинских национальностей. Американские / чернокожие участники для прохождения планового последующего опроса CPS-3 2015 года были включены в AVSS (AVSS более подробно обсуждается в другом месте) [18, 19].Участники были исключены из текущего анализа, если у них отсутствовали данные о весе в любой момент времени (отсутствует 2015 г., n = 12; отсутствует 2018 г., n = 171) или если у них не было как минимум трех дней действующего акселерометра (n = 12). ) или данных дневника сна (n = 6). Остальные 549 участников были включены в это исследование. Исключенные участники существенно не отличались от включенных участников по возрасту, ИМТ, полу или расе / этнической принадлежности (таблица S1).

Меры воздействия

Сбор данных для CPS-3 AVSS происходил в течение одного года (2015 г.), который был разбит на четыре квартала.В течение двух непоследовательных кварталов (Q1 / Q3 или Q2 / Q4) участники носили акселерометр Actigraph GT3x ⁺ на бедре, совмещая его со средней линией недоминантного бедра. Участники были проинструктированы носить устройство в течение семи дней подряд в течение всех часов бодрствования, за исключением купания или плавания, в течение обоих назначенных кварталов (то есть семь дней в первом квартале / семь дней в третьем квартале ИЛИ семь дней во втором квартале / семь дней в четвертом квартале). Данные собирались с частотой дискретизации 30 Гц, загружались и сохранялись с интервалом в одну секунду (требуется для алгоритмов Чоя и Соджурна) для последующего анализа.

обрабатывались с использованием алгоритма Чоя для расчета времени износа акселерометра [20, 21]. Дни с временем ношения менее 14 часов в день не считались действительными и исключались из анализа, поскольку они вряд ли представляли собой полный период бодрствования. Алгоритм 3-осевого пребывания, который представляет собой гибридный алгоритм машинного обучения, нейронной сети и анализа дерева решений, использовался для оценки ежедневной малоподвижной физической активности (LPA), физической активности умеренной интенсивности (MPA) и высокой интенсивности время физической активности (ВПА) [22].

Участников проинструктировали снимать акселерометры перед сном, поэтому время, проведенное во сне, оценивалось по 24-часовым дневникам. Участников попросили закодировать свое ежедневное поведение в отношении использования времени, включая сон, в 15-минутные периоды в течение семи дней одновременно с ношением акселерометра. Среднее время, проведенное во сне, рассчитывалось на основе дневников участников, у которых были как минимум три действительных дневниковых данных, одновременно с ношением акселерометра. Данные дневника не использовались иным образом для малоподвижного образа жизни, LPA, MPA или VPA, поскольку были доступны данные, полученные с помощью акселерометра.

Результаты

В начале CPS-3 AVSS (2015) участники получили четырехстраничный предварительный опрос, который включал в себя текущий вес (самовзвешивание и самооценка в фунтах [фунтах]). В рамках планового наблюдения за CPS-3 участники снова сами сообщили о своем весе в своем трехгодичном опросе 2018 года. Изменение веса за три года было рассчитано как разница между весом 2018 и 2015 годов. Изменение веса оценивалось непрерывно для регрессионных моделей, и группы изменения веса использовались для описательного анализа: потеря веса (> -2 фунта.), стабильный вес (≤ ± 2 фунта) и прибавка в весе (> 2 фунта).

Статистический анализ

Чтобы рассмотреть потенциальную роль всех видов двигательного поведения (особенно VPA) в потере веса [23, 24], для основного анализа была рассмотрена композиция из 5 частей; это было возможно, поскольку среднесуточная VPA составляла не менее 0,5 мин / день для всех включенных участников (диапазон: 0,51–91,7 мин / день). Измеренное акселерометром время малоподвижного образа жизни, LPA, MPA и VPA, а также время сна, сообщаемое самими пациентами, обрабатывались как зависимые, композиционные переменные для всех анализов.Эти модели использования времени были сначала преобразованы для представления соотношений частей с использованием системы координат изометрического логарифмического отношения ( ilr ) [7]. После применения преобразований ilr данные могут быть проанализированы с использованием любого стандартного статистического метода, который действителен при допущениях, применяемых к данным в реальном пространстве, поскольку преобразования ilr сохраняют все метрические свойства данных в координатах с неособой ковариацией. матрица [6]. Хотя у некоторых участников не было ровно 1440 минут данных в день (среднее = 1430 минут / день, Q1 = 1391 минут / день, Q3 = 1446 минут / день), композиционные данные не зависят от масштаба, таким образом, относительная структура (i .е., соотношение между поведениями) остается неизменным, даже если наблюдаемое подмножество поведений не ограничено определенным временем [6].

Было рассчитано среднее геометрическое время, потраченное на каждое поведение использования времени, и отклонения логарифмического отношения между каждой парой поведений. Для основного анализа сначала были использованы отдельные модели множественной линейной регрессии для изучения взаимосвязей между 5-частичным составом использования времени (выраженным как изометрические логарифмические отношения) и трехлетним изменением веса (абсолютное изменение и процентное изменение, моделируемые непрерывно), стратифицированные по пол или раса / этническая принадлежность и, если позволяет размер выборки, по полу и расе / этнической принадлежности.Модели были проверены, чтобы гарантировать, что допущения о линейности, нормальности, гомоскедастичности и левередже не нарушены. Тест Вальд-хи-квадрат ANOVA типа II для моделей множественной линейной регрессии был использован для оценки значимости композиции, состоящей из пяти частей.

Затем был применен анализ композиционного изотемпорального замещения для количественной оценки изменения веса, связанного с перераспределением 30 минут сидячего времени на эквивалентное количество времени в другом поведении, при сохранении времени, затрачиваемого на оставшееся поведение, постоянным [25].Композиционные анализы изотемпорального замещения изучали замену сидячего времени сном, LPA или комбинированными умеренно-интенсивными физическими упражнениями (поскольку среднее время в одном только VPA было значительно меньше 30 минут в день (среднее значение: 13 минут в день) и, следовательно, дало бы отрицательный результат. время при моделировании 30 минут замены).

Все модели стратифицированы по полу и / или расовой / этнической принадлежности, и следующие ковариаты из опросов CPS-3 2015 года были определены a priori : возраст, раса / этническая принадлежность (белый, черный, латиноамериканский; для стратифицированных по полу моделей), пол ( для стратифицированных моделей по расе / этнической принадлежности), среднее дневное потребление калорий (непрерывно; оценивается на основе опросника по частоте приема пищи), балл коморбидности (сумма сопутствующих заболеваний, включая гипертензию, гиперхолестеринемию и диабет 2 типа) и рост (непрерывно).Информация о статусе курения была доступна, однако курили очень немногие участники (2% курильщиков в настоящее время), поэтому статус курения в модели не учитывался. Также был проведен анализ чувствительности, ограничивающий участников, которые изначально имели избыточный вес или страдали ожирением, поскольку у участников с нормальным весом меньше вероятность изменения веса в течение трехлетнего периода. Все анализы проводились в Rstudio v. 3.5.2 с использованием пакета Compositions, а уровень значимости был установлен на P <0.05 [26].

Результаты

В целом участники провели 41,6% дня в сидячем положении (599 мин / день), 18,4% — в LPA (264 мин / день), 4,0% — в MPA (57 минут / день), 0,6% — в VPA (9 минут). / день), и в среднем 35,5% спят (511 мин / день). Женщины проводили меньше времени в сидячем положении и больше времени в LPA по сравнению с мужчинами (таблица S2). Чернокожие участники проводили больше времени сидя, чем латиноамериканские и белые участники, а латиноамериканские участники проводили больше времени в LPA, чем черно-белые участники (таблица S3).

За трехлетний период 47.2% женщин и 47,6% мужчин прибавили в весе (таблица 1). Аналогичным образом, 46,9% участников из латиноамериканского языка, 53,4% участников из числа чернокожих и 45,8% участников из белого населения прибавили в весе за три года (таблица 2). Женщины, похудевшие за трехлетний период, чаще имели хотя бы одну сопутствующую патологию (49%) по сравнению с женщинами, которые сохранили (34%) или прибавили в весе (35%). С другой стороны, у чернокожих участников, которые потеряли (71%) или сохранили вес (69%), вероятность наличия хотя бы одной сопутствующей патологии выше, чем у тех, кто набрал вес (49%).Подобных закономерностей среди похудевших участников из латиноамериканского и белого населения не наблюдалось. В остальном демографические характеристики были одинаковыми для всех групп с изменением веса.

Состав активности (сидячий образ жизни, LPA, MPA, VPA и сон) был значительно связан с трехлетним изменением веса среди женщин ( p = 0,007), но не мужчин ( p = 0,356) и Latinx ( p = 0,032) и белых участников ( p = 0,001), но не чернокожих участников ( p = 0.903; Таблица 3). Связь между активным составом и процентным изменением веса была очень похожей (таблица S4). Наблюдалось значительное взаимодействие по расе / этнической принадлежности и полу ( p = 0,03), хотя размеров выборки было недостаточно для совместного анализа по полу и расе / этнической принадлежности среди участников из латиноамериканского и черного населения. Стратифицированный анализ для белых женщин (n = 211) и белых мужчин (n = 154) показал, что состав активности был связан с трехлетним изменением веса среди белых женщин ( p = 0.003) и среди белых мужчин ( р = 0,036). Результаты, рассчитанные только на участников с избыточным весом или ожирением на исходном уровне, были в основном аналогичными (таблица S5).

Относительное время, затраченное на каждое двигательное поведение для участников в каждой категории изменения веса, представлено для четырех полов и расовых / этнических групп, где состав времени был статистически значимо связан с изменением веса на рисунке 1. Эти данные представлены как логарифмическое соотношение между среднее значение состава каждой группы изменения веса и общее среднее значение состава, так что положительные и отрицательные столбцы отражают относительные средние значения выше и ниже общего среднего.Время, проведенное в сидячем положении, в LPA, MPA и во сне, было относительно одинаковым для всех трех категорий изменения веса для всех исследованных полов и расовых / этнических групп. Однако женщины, которые сохранили свой вес, проводили большую часть времени в VPA по сравнению с теми, кто набирал вес, а те, кто похудел, проводили меньше времени в VPA. В частности, среди латиноамериканцев те, кто поддерживает свой вес, проводят большую часть времени в VPA.

Композиционные анализы изотемпорального замещения были выполнены для всех женщин, латиноамериканцев, белых женщин и белых мужчин, поскольку состав активности был значительно связан с изменением веса в этих четырех подгруппах при α <0.05. Расчетные различия в весе (фунтах) для перераспределения 30 минут сидячего времени с эквивалентными количествами LPA, MVPA и сна представлены в таблице 4. Замена 30 минут сидячего времени любым другим поведением движения не проводилась. связаны со статистически значимой разницей в весе у всех женщин, однако замена сидячего времени сном была связана с 1,52 фунтами. прирост (95% доверительный интервал [ДИ] = 0,25, 2,79) у белых женщин и 1.31 фунт. увеличение (95% ДИ = 0,40, 2,21) у белых мужчин, а замена на MVPA была связана с 3,49 фунтами. потеря (95% ДИ = -6,76, -0,22) у участников Latinx.

Обсуждение

В целом, состав полного рабочего времени, который включает распределение времени, проведенного в сидячем положении, в LPA, MPA, VPA и во сне, был связан с трехлетним изменением веса у женщин в целом, участников латиноамериканского языка и белых женщин. . Вторичный анализ также показывает, что время, проведенное в VPA, может иметь важное значение по сравнению с другими формами поведения для поддержания веса.Анализ с использованием структуры изотемпорального замещения композиции привел к выводу, что замена 30 минут сидячего времени в день на MVPA была связана со скромной потерей веса у участников латиноамериканской культуры, а замена 30 минут сидячего времени в день на сон была связана со скромным набором веса у белых. мужчина и женщина.

Другие композиционные анализы, хотя и носящие поперечный характер, также выявили значительную связь между составом активности и массой у взрослых [12, 27].Также существует несколько поперечных композиционных исследований взаимосвязи между двигательным поведением и весом или ожирением у детей и подростков [11, 13–15]. Одно важное различие между текущим исследованием и существующей литературой, помимо поперечного и лонгитюдного дизайна, заключается в том, что предыдущие исследования до настоящего времени не имели достаточной мощности для оценки ассоциаций по расе / этнической принадлежности. Хотя исследования состава времени в двигательном поведении относительно немногочисленны, суточная система движений получила более широкое признание, как это видно из национальных рекомендаций по физической активности для Канады и Австралии [28, 29].

Одним из поразительных открытий в этом исследовании был относительно низкий уровень VPA у участников, которые похудели, особенно у женщин, которые похудели, по сравнению с участниками, которые набрали или сохранили свой вес. Одно из возможных объяснений этого неожиданного открытия может заключаться в том, что часть потери веса была непреднамеренной. Это правдоподобно, поскольку женщины, которые сбросили вес в этом исследовании, также имели более высокую вероятность наличия множественных сопутствующих заболеваний на исходном уровне и, следовательно, могли быть больными и менее активными в течение трехлетнего исследования.С другой стороны, диета могла сыграть большую роль в потере веса участников. Все модели были скорректированы с учетом потребления энергии, оцененного на основе вопросника о частоте приема пищи (FFQ), но некоторые исследования показывают, что FFQ не могут точно оценить общее потребление энергии [30]. Мы также не смогли учесть изменение диеты в этот период. Некоторые исследования показывают, что, хотя физическая активность не может самостоятельно способствовать значительной потере веса без сопутствующих изменений в питании, она может играть более существенную роль в поддержании веса [1].Таким образом, вполне возможно, что в поддержании веса может сыграть роль поведение, связанное с использованием времени, однако необходимы изменения в диете, чтобы вызвать значительную потерю веса. Наконец, ошибка измерения веса самооценки также может объяснить эти результаты, хотя недавнее исследование по валидации, сравнивающее вес, сообщаемый самим собой, с измеренным весом среди 2643 участников CPS-3, показало, что сообщаемый вес сильно коррелировал с измеренным весом среди мужчин (Pearson r. = 0,98) и женщин (Пирсон r = 0.99) [31]. Применительно к текущему исследованию, валидационное исследование также показало, что средние различия в самооценке и измеренном весе не различались в зависимости от расы / этнической принадлежности среди мужчин (p для разницы = 0,528) или женщин (p = 0,122).

Очевидно, что изменение времени, затрачиваемого на одно поведение, неизбежно повлияет на время, затрачиваемое на другие формы поведения в течение дня, а это означает, что сосредоточение внимания исключительно на MVPA (таким образом, игнорирование другого поведения) может ограничить наше понимание того, как физическая активность может повлиять на здоровье [6 ].Например, преимущества MVPA могут быть ослаблены чрезмерным сидячим временем, а также слишком большим или слишком малым количеством сна. Эти совместные ассоциации моделей использования времени предполагают, что необходимо учитывать 24-часовую композицию, состоящую из всех типов поведения, связанных с использованием времени. Однако важно отметить, что композиционный анализ не является полностью исчерпывающим, так как он не позволяет учитывать время дня, что, по мнению ограниченного числа исследований, может быть важно для изменения веса [32], или приступов и кластеров. модели деятельности.

Сильные стороны этого исследования включают физическую активность по оценке акселерометра и малоподвижный образ жизни с исключительным соблюдением участниками протокола ношения акселерометра. Кроме того, участвовавшее население на 34% состояло из расовых / этнических меньшинств, что позволяет проводить стратифицированный анализ недостаточно представленных подгрупп населения. Это исследование также подкрепляется рассмотрением полного 24-часового дня и всего поведения использования времени одновременно. Насколько нам известно, это первое композиционное исследование поведения по использованию времени с предполагаемым изменением веса.

Ограничения этого исследования включают использование собственного веса. Кроме того, без информации о составе тела мы не смогли определить, было ли изменение веса связано с изменениями мышечной или жировой массы. Мы также не смогли определить преднамеренность потери веса, что ограничивает интерпретируемость результатов похудания. Кроме того, это исследование было сосредоточено только на одном потенциальном преимуществе здорового баланса времени в двигательном поведении; Важно отметить, что двигательное поведение, вероятно, влияет на здоровье во многих отношениях, помимо поддержания или изменения веса.Как отмечалось ранее, еще одним ограничением были ограниченные диетические данные. Наконец, хотя композиционные модели изотемпорального замещения помогают лучше понять, какие части композиции использования времени были связаны с изменением веса, важно отметить, что эти результаты смоделированы и, следовательно, не описывают ассоциации фактических изменений в поведении.

Выводы

Распределение времени, потраченного на все виды повседневного поведения, включая малоподвижный образ жизни, LPA, MPA, VPA и сон, было связано с трехлетним изменением веса у женщин в целом, у латиноамериканских и белых женщин.Наши результаты показывают, что время, проведенное в VPA, может иметь особое значение для поддержания веса. Кроме того, замена 30 минут сидячего времени на MVPA была связана со скромной потерей веса у латиноамериканцев, а замена 30 минут сидячего времени на сон была связана со скромным набором веса у белых мужчин и женщин. Однако необходимы дополнительные лонгитюдные исследования с использованием композиционного анализа, чтобы понять сложные взаимосвязи между поведением в отношении использования времени и изменением веса.

Благодарности

Авторы выражают искреннюю признательность всем участникам AVSS исследования 3 по профилактике рака и персоналу ACS. Мнения, выраженные здесь, принадлежат авторам и не обязательно представляют Американское онкологическое общество или Американское онкологическое общество — Сеть действий против рака.

Список литературы

1. 1. Якичич Дж. М., Пауэлл К. Э., Кэмпбелл В. В., Дипьетро Л., Пате Р. Р., Пескателло Л. С. и др. Физическая активность и предотвращение увеличения веса у взрослых: систематический обзор.Медицина и наука в спорте и физических упражнениях. 2019; 51 (6): 1262–9. pmid: 31095083
2. 2. Heinonen I, Helajarvi H, Pahkala K, Heinonen OJ, Hirvensalo M, Palve K и др. Сидячий образ жизни и ожирение у взрослых: сердечно-сосудистый риск у молодых финнов. BMJ открыт. 2013; 3 (6). pmid: 23794543
3. 3. Ху Ф. Б., Ли Т. Я., Колдиц Г. А., Уиллетт В. К., Мэнсон Дж. Э. Просмотр телепередач и другое сидячее поведение в связи с риском ожирения и сахарного диабета 2 типа у женщин.Джама. 2003. 289 (14): 1785–91. pmid: 12684356
4. 4. Пател С.Р., Ху Ф.Б. Короткая продолжительность сна и увеличение веса: систематический обзор. Ожирение (Сильвер Спринг, Мэриленд). 2008. 16 (3): 643–53. pmid: 18239586
5. 5. Pedisic Z, Dumuid D, Olds T. Интеграция исследований сна, малоподвижного поведения и физической активности в новой области эпидемиологии использования времени: определения, концепции, статистические методы, теоретические основы и направления на будущее. Кинезиология 2017; 49 (2).
6. 6. Dumuid D, Stanford TE, Martin-Fernandez JA, Pedisic Z, Maher CA, Lewis LK, et al. Анализ композиционных данных для исследований физической активности, сидячего образа жизни и сна. Статистические методы в медицинских исследованиях. 2017: 962280217710835. pmid: 28555522
7. 7. Эйчисон Дж. Статистический анализ композиционных данных. Jr Stat Soc B Methodol. 1982; 44 (2): 139–77.
8. 8. Leite ML. Применение методологии составных данных к эпидемиологии питания.Статистические методы в медицинских исследованиях. 2016; 25 (6): 3057–65. pmid: 25411321
9. 9. Смит П.Ф., Реннер Р.М., Хаслетт С.Дж. Композиционные данные в нейробиологии: если вы поняли, запишите! Журнал нейробиологических методов. 2016; 271: 154–9. pmid: 27450923
10. 10. Цилимиграс MC, Фодор А.А. Анализ композиционных данных микробиома: основы, инструменты и проблемы. Летопись эпидемиологии. 2016; 26 (5): 330–5. pmid: 27255738
11. 11. Карсон В., Тремблей М.С., Частин СФМ.Поперечные связи между продолжительностью сна, малоподвижным временем, физической активностью и показателями ожирения среди канадских детей дошкольного возраста с использованием композиционного анализа. BMC общественное здравоохранение. 2017; 17 (Приложение 5): 848. pmid: 29219077
12. 12. Частин С.Ф., Палареа-Альбаладехо Дж., Донтье М.Л., Скелтон Д.А. Комбинированное влияние времени, затраченного на физическую активность, сидячий образ жизни и сон на ожирение и кардио-метаболические маркеры здоровья: новый подход к анализу композиционных данных.PloS один. 2015; 10 (10): e0139984. pmid: 26461112
13. 13. Fairclough SJ, Dumuid D, Mackintosh KA, Stone G, Dagger R, Stratton G и др. Ожирение, физическая форма, качество жизни, связанное со здоровьем, и перераспределение времени между поведением детей в школьной деятельности: анализ композиционных данных. Отчеты по профилактической медицине. 2018; 11: 254–61. pmid: 30109170
14. 14. Fairclough SJ, Dumuid D, Taylor S, Curry W., McGrane B, Stratton G, et al. Фитнес, полнота и перераспределение времени между повседневными движениями детей: анализ композиционных данных.Международный журнал поведенческого питания и физической активности. 2017; 14 (1): 64. pmid: 28486972
15. 15. Таларико Р., Янссен И. Композиционные ассоциации времени, проведенного во сне, малоподвижного поведения и физической активности с показателями ожирения у детей. Международный журнал ожирения (2005). 2018; 42 (8): 1508–14.
16. 16. Хагобян Т.А., Эверо Н. Физические упражнения и похудание: каковы доказательства половых различий? Текущие отчеты об ожирении. 2013; 2 (1): 86–92.
17. 17. Патель А.В., Джейкобс Э.Дж., Дудас Д.М., Бриггс П.Дж., Лихтман С.Дж., Бейн Э.Б. и др. Исследование 3 по профилактике рака Американского онкологического общества (Cps-3): набор, дизайн исследования и исходные характеристики. Рак. 2017; 123 (11): 2014–24. pmid: 28171707
18. 18. Рис-Пуниа Э., Мэтьюз К.Э., Эванс Э.М., Кидл С.К., Андерсон Р.Л., Гей Д.Л. и др. Демографическая валидность исследования по профилактике рака-3 Обследование сидячей жизни. Медицина и наука в спорте и физических упражнениях.2019; 51 (1): 41–8. pmid: 30095743
19. 19. Рис-Пуниа Э., Мэтьюз К.Э., Эванс Э.М., Кидл С.К., Андерсон Р.Л., Гей Д.Л. и др. Надежность и обоснованность пунктов исследования физической активности в исследовании «Профилактика рака-3». 2019; 2 (3): 157.
20. 20. Чой Л., Лю З., Мэтьюз К.Э., Буховски М.С. Валидация алгоритма классификации времени износа и без износа акселерометра. Медицина и наука в спорте и физических упражнениях. 2011. 43 (2): 357–64. pmid: 20581716
21. 21. Чой Л., Уорд СК, Шнелле Дж.Ф., Буховски М.С.Оценка алгоритмов классификации времени износа / без износа для трехосного акселерометра. Медицина и наука в спорте и физических упражнениях. 2012. 44 (10): 2009–16. pmid: 22525772
22. 22. Lyden K, Keadle SK, Staudenmayer J, Freedson PS. Метод оценки свободного образа жизни, активного и сидячего поведения с помощью акселерометра. Медицина и наука в спорте и физических упражнениях. 2014; 46 (2): 386–97. pmid: 23860415
23. 23. Mekary RA, Feskanich D, Malspeis S, Hu FB, Willett WC, Field AE.Модели физической активности и профилактика набора веса у женщин в пременопаузе. Международный журнал ожирения (2005). 2009. 33 (9): 1039–47. pmid: 19546868
24. 24. Розенберг Л., Киппинг-Руан К.Л., Боггс Д.А., Палмер-младший. Физическая активность и частота ожирения у молодых афроамериканских женщин. Американский журнал профилактической медицины. 2013. 45 (3): 262–8. pmid: 23953351
25. 25. Dumuid D, Pedisic Z, Stanford TE, Martin-Fernandez JA, Hron K, Maher CA и др.Композиционная модель изотемпорального замещения: метод оценки изменений в исходе здоровья для перераспределения времени между сном, физической активностью и сидячим поведением. Статистические методы в медицинских исследованиях. 2017: 962280217737805.
26. 26. Boogaart Kg, Tolosana R, Bren M. Композиции: Анализ композиционных данных. R (версия Q 2.2.0). 2014.
27. 27. Думуид Д., Льюис Л.К., Олдс Т.С., Махер С., Бондаренко С., Нортон Л. Взаимосвязь между использованием времени пожилыми людьми и кардиореспираторной подготовленностью, ожирением и кардио-метаболическим риском: анализ композиционного изотемпорального замещения.Maturitas. 2018; 110: 104–10. pmid: 29563028
28. 28. Окели А.Д., Герси Д., Хескет К.Д., Сантос Р., Лофран С.П., Клифф Д.П. и др. Совместный подход к принятию / адаптации рекомендаций — Руководство австралийского 24-часового движения для детей младшего возраста (от рождения до 5 лет): интеграция физической активности, сидячего поведения и сна. BMC общественное здравоохранение. 2017; 17 (Приложение 5): 869. pmid: 29219094
29. 29. Тремблей М.С., Карсон В., Чапут Дж. П., Коннор Горбер С., Дин Т., Дагган М. и др.Руководство канадского круглосуточного движения для детей и молодежи: интеграция физической активности, малоподвижного поведения и сна. Прикладная физиология, питание и метаболизм = Physiologie appliquee, food et метаболизм. 2016; 41 (6 Suppl 3): S311–27.
30. 30. Юань С., Шпигельман Д., Римм Э. Б., Роснер Б. А., Штампфер М. Дж., Барнетт Дж. Б. и др. Относительная достоверность потребления питательных веществ, оцененная с помощью анкеты, суточных отзывов и записей о диете, по сравнению с биомаркерами восстановления мочи и концентрации в плазме: результаты для женщин.Американский журнал эпидемиологии. 2018; 187 (5): 1051–63. pmid: 2

    11

31. 31. Ходж Дж. М., Шах Р., Маккалоу М. Л., Гапстур С. М., Патель А. В.. Подтверждение самооценки роста и веса в большой общенациональной когорте взрослых в США. PloS один. 2020; 15 (4): e0231229. pmid: 32282816
32. 32. Chomistek AK, Shiroma EJ, Lee IM. Связь между продолжительностью дня физической активности и ожирением у пожилых женщин. Журнал физической активности и здоровья. 2016; 13 (4): 416–8.pmid: 26445277

Изучение танцевальной композиции — Human Kinetics

Различные исследователи танца представляют похожие творческие и хореографические процессы. Одни ученые пишут о творческом процессе, другие — о шагах по созданию танца. Оба процесса лежат в основе создания танца.

Творческий процесс в создании танцев требует периода подготовки, в течение которого вы собираете идеи. Это время подготовки должно включать время для развития хореографических идей; Другими словами, вам нужно выяснить центральную идею и то, как к ней подойти.Затем вам нужно поэкспериментировать с движением для более глубокого понимания идей движения. На более поздних занятиях вы оцените движение и определите, что работает, а что не работает в рамках танцевальной работы. Последним шагом в процессе является проработка выбранных вами идей движения.

Другой процесс танцевальной композиции использует аналогичные шаги. Во-первых, наблюдайте за окружающим миром и исследуйте способы имитации или символизации того, что вы наблюдали, с помощью тел и движений. Работая самостоятельно, исследуйте движения и собирайте внешний опыт, наблюдая за работой других.В процессе сочинения групповые размышления и обсуждения обеспечивают обратную связь, которую следует разобрать относительно того, насколько хорошо это применимо или переносится на текущий танец. При создании танца используйте синтезированную информацию, полученную в результате исследований и размышлений. После выступления финальное групповое размышление помогает проанализировать процесс и продукт. Затем распространите групповое размышление на дневник того, что вы узнали и какие идеи возникли для будущей хореографии.

Вы должны знать причину вашей писательской деятельности в связи с вашей двигательной деятельностью.Хореографическое ведение дневника было частью курсов танцевальной композиции, по крайней мере, с последней четверти 20-го века, и этот тип ведения дневника продолжается и сегодня.

На академических курсах танцев вы обычно ведете хореографические журналы, чтобы собирать письменные записи о ваших наблюдениях, двигательных экспериментах, исследованиях и выводах по мере того, как вы проходите процесс танцевальной композиции. Часто вы пишете о личных целях в классе и проблемах, с которыми вы столкнулись во время курса. Вы также пишете о том, как индивидуально или в группе вы отреагировали на процесс или что вы узнали из него, чтобы помочь вам сформулировать или предложить свой следующий проект.

С учетом творческих и хореографических процессов следующим шагом будет исследование ваших ингредиентов для создания танца. В главе 3 вы узнали об элементах танца, которые играют центральную роль в создании танца. Однако другие ингредиенты также вносят свой вклад в танцевальную композицию.

Мероприятие 4.2 Изучение

Создание последовательности движения

Используя локомоторные движения из главы 3, выберите два, три или четыре ровных и неравномерных локомоторных движения и объедините их в последовательность движений с 8 счетами.Часто последовательности движений являются частью более длинного заявления о движении. Если последовательность кажется завершенной, ее можно назвать заявлением о движении или предложением . Это упражнение состоит из двух частей.

Часть 1

Определите порядок двигательных движений. Практикуйте последовательность движений, пока не запомните ее. Вот несколько идей, которые можно попробовать, чтобы разнообразить последовательность движений:

Сначала выполните последовательность движений в том виде, в котором вы ее создали.Повторите последовательность один раз на медленной скорости, затем повторите ее еще раз на более высокой скорости. Изменение скорости или времени движения изменяет вашу энергию или качество движения. Запомните эти последовательности движений в выбранном вами порядке.

Подумайте, какую энергию, усилие или качества вы использовали в этих повторениях и как они изменились. Просмотрите список действий или качеств движения из главы 3 и определите, какие из них вы использовали. Если вы обнаружите пару неотличимых усилий или качеств движения, попробуйте движение еще раз, чтобы прояснить их.

Часть 2

Теперь выберите два, три или четыре различных ровных и неравномерных локомоторных движения или основных шагов, представленных в главе 3; эти движения должны быть такими, которые вам менее удобны. Используйте эти движения, чтобы создать другую последовательность движений. Практикуйтесь и запомните новую последовательность. Опять же, выполните последовательность четыре раза, используя две или три разные скорости. Затем выполните первую последовательность движений, а затем вторую или более длинную последовательность.

Поразмышляйте над этими идеями о фразах движения или последовательностях:

• Выбранные вами двигательные движения или шаги
• Различия скоростей
• Как изменились энергия, усилие, действия усилия или качества движения

Как первая последовательность движений соотносится или контрастирует со второй последовательностью движений? Определите по крайней мере два сходства и два различия в движении, энергии, усилии, действиях усилия и качествах движения, когда вы изменили скорость своего движения.

Обобщите свои размышления на бумаге или в уме. В небольшой группе по очереди выполняйте две последовательности движений, следующие друг за другом. Затем представьте группе ваше резюме сходств и различий между двумя созданными вами последовательностями движений. Спросите группу: «В чем вы заметили сходства и различия после просмотра двух моих последовательностей движений?»

Прослушивание отзывов коллег может дать вам новые идеи, которые можно попробовать или включить в свои последовательности.Наблюдение за тем, как другие выполняют свои изобретения в области движения, может дать вам больше идей, которые можно сохранить в своем банке памяти движений для будущего использования.

Профили двигательного поведения и ожирение: анализ латентного профиля 24-часового состава использования времени среди датских рабочих

В этом исследовании использовались перекрестные данные когорты датской когорты физической активности с объективными измерениями (DPHACTO) [19]. В период с декабря 2011 года по март 2013 года были наняты сотрудники из 15 компаний, занятых в трех различных секторах: уборка, транспорт и производство.Всего к участию было приглашено 2107 рабочих, из которых 1119 дали свое согласие. Чтобы быть включенными, работники должны были иметь возможность участвовать в рабочее время. Предварительно установленными критериями исключения были: нахождение на руководящей должности, интерн, беременность и наличие лихорадки в день тестирования или аллергии на бинт.

Сбор данных проводился с весны 2012 года по весну 2013 года. Согласившимся и имеющим на это право работникам было предложено заполнить онлайн-анкету и выполнить физические осмотры и измерения акселерометрии.

Все рабочие предоставили письменное согласие до участия. Настоящее исследование было проведено в соответствии с Хельсинкской декларацией и одобрено Датским агентством по защите данных и местным комитетом по этике (Столичный регион Дании, H-2-2012-011).

Акселерометрия

Рабочие прикрепляли трехосный акселерометр (Actigraph GT3X +, Actigraph LLC, Флорида, США) к правому бедру на четыре последовательных дня (4 × 24 ч), включая как минимум два рабочих дня [20].Рабочих также попросили заполнить короткий бумажный дневник, в котором отмечалось начало и конец рабочих периодов, время нахождения в постели (ложиться спать и вставать с постели), время отсутствия износа и время контрольных измерений (т.е. вертикальное положение на 15 с) во время измерения. Рабочие были проинструктированы снимать устройство, если оно вызывает какой-либо дискомфорт.

Необработанные данные с акселерометра были загружены с помощью программного обеспечения Actilife (v.5, ActiGraph LLC, Пенсакола, Флорида, США), а затем обработаны с помощью специальной программы MATLAB, Acti4 (Национальный исследовательский центр рабочей среды, Копенгаген, США). Дания и BAuA, Берлин, Германия).Эта программа показала, что с высокой чувствительностью (95–99%) и специфичностью (> 99%) во время тренировок эта программа позволяет определять продолжительность пребывания в различных позах (лежать, сидеть и стоять) и физическую активность (ходьба, бег, подъем по лестнице и цикл). стандартизированные условия [21]. Время, проведенное в сидячем положении, стоянии и легкой физической активности (LIPA; включая движение [стояние с движениями] и медленную ходьбу), MVPA (включая быструю ходьбу, бег, подъем по лестнице и езда на велосипеде) на работе и в свободное время, а также время в постели было определяется на основе процедур, описанных в другом месте [21].

Сроки без износа признавались в автоматическом порядке [22]. Все периоды без износа и нерабочие дни были исключены из анализа. Сутки состояли из 24 часов, начиная с полуночи. Рабочий период определялся как количество часов работы, по самооценке которых было потрачено на основное занятие, тогда как оставшиеся часы, за исключением времени, проведенного в постели, считались периодом отдыха. Время, проведенное в постели, как показатель времени сна, измерялось с использованием информации из дневника, составленного самим пациентом, что подтверждалось визуальной проверкой данных акселерометрии.День считался действительным, если он содержал допустимые рабочие места, досуг и время, проведенное в постели. Периоды работы и отдыха считались действительными, если они составляли не менее 4 часов или 75% средней продолжительности рабочего и свободного времени работника. Время в постели считалось допустимым, если его продолжительность составляла не менее 4 часов [23]. Рабочие, у которых были измерения хотя бы в один действительный день, были включены в дальнейший анализ.

Среднее время, проведенное в сидячем положении, стоя на месте, в режимах LIPA и MVPA, а также медиана времени пребывания в постели за все допустимые дни были рассчитаны для каждого работника.Эти сводные статистические данные были выбраны на основе распределения данных.

Показатели ожирения

Окружность талии (WC) измеряли два раза по горизонтали на полпути между верхним краем бедра и нижними ребрами с помощью измерительной ленты (Seca, модель 201) с точностью до 0,1 мм. Было рассчитано среднее значение двух измерений. Вес и процентное содержание жира (% жира) измеряли с помощью биоимпедансного анализатора сегментарного состава тела Tanita (модель BC418 MA) [47] с точностью до 0.1 кг / 0,1%. Рост без обуви измеряли ростомером (Seca, модель 213) с точностью до 0,1 см. Индекс массы тела (ИМТ) рассчитывался как вес (кг), разделенный на рост (м) в квадрате.

Confounders

Потенциальные искажающие факторы были выбраны априори на основании предыдущих исследований связи между физической активностью, малоподвижным поведением, сном и ожирением [7, 24, 25]. Возраст был определен с использованием уникальных датских регистрационных номеров рабочих. Статус курения был получен из единственного пункта «Вы курите?» с четырьмя ответами, объединенными в «курильщики (курят регулярно, курят время от времени)» и «некурящие (раньше не курили, никогда не курили)».Потребление алкоголя определялось с помощью единственного вопроса: «Сколько алкоголя вы выпили за последнюю неделю?» с ответами в единицах за неделю. Плохое питание было получено из двух продуктов; «Как часто вы обычно едите / пьете» — «Фаст-фуд, пицца, бургер, шаурма и т. Д.?» и «Конфеты, мороженое, шоколад, безалкогольные напитки» с четырьмя ответами (ежедневно, 3-4 раза в неделю, 1-2 раза в неделю и редко). Ответы по двум пунктам были обратными и усредненными, где более высокие баллы указывали на худшее потребление пищи. Промежуточный показатель социально-экономического статуса определялся с помощью одного вопроса о преобладающем типе работы (ответы были «администрация», названная «белые воротнички», и «производство», названной «синими воротничками»).

Статистический анализ

Все анализы проводились в программе RStudio (версия 0.99.893 — © 2009–2016) с использованием пакета «Compositions» [26] и в программе Mplus [версия 7.4, Muthen & Muthen [27]].

Данные о времени, затрачиваемом на все виды двигательного поведения (сидячий образ жизни, стояние, LIPA и MVPA на работе и в свободное время, а также время в постели) в течение дня, носят «композиционный» характер. То есть эти данные существуют в ограниченном пространстве данных, где сумма всех частей (то есть поведения движения в данном случае) всегда составляет 100% (т.е.е., 24 ч). Таким образом, увеличение времени, затрачиваемого на одно поведение, неизбежно заменит время, потраченное, по крайней мере, на одно другое поведение в течение дня. Это особое свойство данных необходимо решать с помощью композиционного анализа данных (CoDA; [28, 29]).

Определение профилей двигательного поведения и их связи с ожирением

Во-первых, данные о композиционном использовании времени (работа [сидячий образ жизни, стоя на месте, LIPA и MVPA] и досуг [сидячий образ жизни, стоя, LIPA, MVPA] и время в постели) были выражены как набор из восьми изометрических логарифмических соотношений (ilrs) с использованием преобразования ilr по умолчанию в пакете «Compositions» R [26].Ilrs содержат всю относительную информацию, касающуюся состава использования времени, и могут использоваться в качестве реальных векторов в стандартных статистических моделях вместо составных векторов необработанных минут / дня.

Во-вторых, иллеры использовались в качестве входных данных для композиционных моделей скрытого профиля. В анализе скрытого профиля используется подход конечного смешанного латентного моделирования для статистического получения подгрупп, однородных в отношении их поведения использования времени в рамках профиля и неоднородных между профилями.Чтобы определить наиболее подходящую скрытую модель, показывающую соответствующие профили поведения при движении, мы провели последовательные скрытые модели с одним-пятью решениями профиля. Затем мы выбрали лучшую модель на основе статистики соответствия с последующей оценкой выделенных профилей в соответствии с их клинической значимостью. Соответствие модели оценивалось на основании следующих статистических данных и критериев соответствия: [1] Тест Ло-Менделла-Рубина (LMRT): выводный статистический тест, который сравнивает решение целевого профиля (например.g., 5 профилей) с решением с меньшим количеством профилей (например, 4 профиля). Мы выбрали решение с профилем на 1 больше, если соответствующее значение p было меньше 0,05, в противном случае оставалось решение с профилем меньше 1; [2] Информационный критерий Акаике (AIC) и байесовский информационный критерий (BIC): это индикаторы наилучшего баланса между простотой модели и точностью соответствия. Более низкие значения указывают на более экономную модель; [3] Энтропия: варьируется от 0 до 1 и описывает степень уверенности в классификации каждого решения профиля; более высокие значения указывают на более высокую достоверность классификации; и [4] Количество рабочих в каждой группе не менее 50.

Потенциальные выбросы в многомерных композиционных данных об использовании времени были идентифицированы с использованием двух диаграмм главных компонентов [30]. Двенадцать выбросов были идентифицированы на основе эллипса вероятности 0,999%. Чувствительность лучшей модели скрытого профиля к этим выбросам была проверена путем определения того, осталось ли решение о выборе лучшей скрытой модели таким же до и после удаления этих выбросов. Результаты показали высокое согласие между двумя моделями (Каппа Коэна 0,97). Таким образом, выбросы были сохранены в наборе данных и последующих анализах.

После выбора лучшей модели каждому рабочему был назначен один из четырех профилей на основе их максимальной апостериорной вероятности присутствия в этом профиле [31]. После этого каждому профилю было присвоено название, отражающее сходные поведенческие профили в животном мире. Например, один профиль был назван «Львы», поскольку работники в этом профиле проводили большую часть своего рабочего времени, будучи активными (то есть «охотясь»), а большую часть своего досуга проводили сидя или в постели.

Композиции использования времени четырех профилей двигательного поведения были описаны в терминах центра (среднее композиционное время, проведенное в постели, на работе и в свободное время, сидя, LIPA и MVPA) и многомерной дисперсии (матрица вариаций) [32].

После этого мы исследовали линейную связь между членством в профилях двигательного поведения (прогностический фактор) и показателями ожирения (исходы), включенными в отдельные модели, с поправкой на выбранные факторы, влияющие на факторы — возраст, пол, курение, алкоголь, плохие диетические привычки и социально-экономический статус. Пол, курение и социально-экономический статус рассматривались как категориальные переменные, тогда как возраст, потребление алкоголя и неправильное питание — как непрерывные переменные.

Поскольку у нас не было предварительных знаний о количестве профилей двигательного поведения или достаточной информации об ожидаемых размерах воздействия профилей двигательного поведения на показатели ожирения из предыдущих исследований, мы не смогли выполнить априорный расчет размера выборки достаточного качества.

Фитнес, полнота и перераспределение времени между повседневными движениями детей: анализ композиционных данных | Международный журнал поведенческого питания и физической активности

24-часовое двигательное поведение от младенчества до дошкольного возраста: поперечные и продольные отношения с составом тела и здоровьем костей | Международный журнал поведенческого питания и физической активности