24小时活动周期的分析：一项对成年人思维变化（ACT）研究中与认知功能相关联的插图
摘要：24小时活动周期（24HAC）是研究活动行为与健康结果关系的新范式。该方法捕捉到了日常体育锻炼时间、久坐行为和睡眠之间的关联性。我们对三种流行的方法进行了说明和比较，分别是等温替代模型（ISM）、组成数据分析（CoDA）和潜在分类型分析（LPA），用于模拟24HAC与结果关联。我们将这些方法应用于评估认知结果，以CASI项目响应理论（IRT）得分进行衡量，在1034位老年人队列（平均[范围]年龄=77 [65-100]；55.8%女性；90%白人）中进行分析，这些人是在活动变化中体现思维（ACT）活动监测（ACT-AM）子研究中的一部分。体育锻炼和久坐行为是通过佩戴在大腿上的activPAL加速计进行评估的，持续7天。我们强调了这三种方法之间的假设差异，讨论了统计学上的挑战，并就解释和选择适当方法提供了指导。ISM最容易应用和解释；然而，典型的ISM模型假设存在线性关联。CoDA通过同位素对数比转换指定了非线性关联，这更具挑战性。LPA可以将个体分类为具有相似时间使用模式的群体。对于潜在分类型与健康结果的关联的推论需要考虑通常被忽略的LPA分类的不确定性。最合适的方法的选择应该基于感兴趣的科学问题和每个模型假设的适用性。分析结果表明，少时间用于久坐行为和更多时间用于体育锻炼与更好的认知功能无关。有关在这个队列中识别出的不同24HAC模式的健康含义需要进一步研究。
作者：Yinxiang Wu, Dori E. Rosenberg, Mikael Anne Greenwood-Hickman, Susan M. McCurry, Cecile Proust-Lima, Jennifer C. Nelson, Paul K. Crane, Andrea Z. LaCroix, Eric B. Larson, Pamela A. Shaw
论文ID：2301.08280
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-01-23