Höhere VO₂max und Griffstärke stehen in engem Zusammenhang mit einer geringeren Gesamtmortalität – selbst nach Berücksichtigung von Alter und Komorbiditäten.
Diese Animationen zeigen, wie sich das Fitnessperzentil über die Altersgruppen hinweg auf das geschätzte jährliche Sterblichkeitsrisiko auswirkt. Die größten Gewinne ergeben sich aus der Umgehung der niedrigsten Perzentile, doch die Verbesserungen bleiben im gesamten Bereich bestehen.
Ich beginne mit veröffentlichten linearen Beziehungen (die Übereinstimmung ist überraschend gut) zwischen jeder biometrischen und Gesamtmortalitätsgefahr und kombiniere sie dann mit veröffentlichten altersgruppenspezifischen Perzentilverteilungen, die repräsentativer für die allgemeine Bevölkerung sind. Ich interpoliere über Alter und Perzentil und normalisiere innerhalb jeder Altersgruppe, sodass das bevölkerungsdurchschnittliche Risiko gleich 1 ist (durch Integration über die Verteilung). Schließlich rechne ich mithilfe der SSA-Sterbetafeln das relative Risiko in die absolute jährliche Sterblichkeit um.
Ich habe auch ein Tool entwickelt, das Ihr Alter, Geschlecht und Ihre Fitness (VO₂ max oder Griffstärke) berücksichtigt und Ihr relatives und absolutes Sterblichkeitsrisiko schätzt – und dann zeigt, wie sich dieses Risiko ändern würde, wenn Sie sich im Perzentil nach oben oder unten bewegen würden. Es übersetzt diese auch in „Risikoäquivalente“ von jährlichen BASE-Sprüngen, Fallschirmsprüngen und Vollnarkose.
App + Methodik + Zitate + Code:
https://aeftimia.github.io/fitness-mortality/
Von aeftimia
11 Kommentare
Ok so how do I guarantee I die no later than 60?
This is great!! Amazing work OP!
The repository name sounds like it would warn against getting too invested in one’s fitness hobby.
This is quite a confusing graph.
Seemed like theres little reason to plot both grip and mortality together, unless you’re trying to convey a loose relationship between grip and fitness%. Same with VO2 max.
Also seemed like there was suppose to be some meaning between the intersection of the 2 lines, before I realised it was meaningless.
Could have just plotted mortality against grip.
Could use some other method to convey fitness in the same graph if needed, like colour, or markers spacing every 5% along the line, since grip vs fitness looks 1 to 1.
Alternative is to plot a map of fitness or grip vs age, and using a colour scale for mortality.
Especially in older age groups, low grip strength may be a consequence of failing health.
Unless I’m misreading you aren’t showing a relationship between grip strength and mortality. You have a line showing the relationship between fitness and mortality, and another line showing the relationship between grip strength and fitness.
All this is saying is that fitter people live longer. Shocking.
Presentation is very difficult to follow. But I am interested in the underlying data.
The problem with these metrics is that they’re an effect of the rest of your fitness practices. If you just gripped with grip trainers and did nothing else that’s not what causes you to live longer. If you find yourself doing pull ups, holding kettlebells etc these things improve your overall strength and grip. A bit of a cause and effect.
Same with VO2 max. Run a lot. Breathe better.
You really need age in the graph to show the correlation. Or make it a spiral graph or something
This data is not beautiful, tf are these graphs
This is pretty confusing. If you want to show a relationship between X and Y, plot X vs Y.
Don’t plot X vs Q and Y vs Q on the same plot unless Q controls X and Y.
Animation is generally a bad choice for visualization unless you’re animating along an actual time axis.
I think you’d get a much clearer picture plotting mortality risk as a function of grip / VO2, with tick marks / contour lines for your quantiles.
Interpolation is also a risky business. I would be inclined just to leave the ages as they are in the data; then you can probably plot a separate line for each age without too much overlap.