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लोग अपने समय का उपयोग कैसे करते हैं, उसे उनके स्वास्थ्य से जोड़ा गया है। उदाहरण के लिए, शारीरिक रूप से सक्रिय रहने में अधिक समय बिताना स्वास्थ्य के लिए लाभदायक होता है, जबकि लंबे समय तक बैठने को असुविधाजनक स्वास्थ्य परिणामों से जोड़ा गया है। इसलिए, सार्वजनिक स्वास्थ्य संदेशों ने समय-उपयोग संरचना के विभिन्न भागों के बीच समय के पुनर्वितरण को बढ़ावा देने के लिए स्वैपिंग रणनीतियों का समर्थन किया है, जैसे "और अधिक चलें, कम बैठें", जिसका उद्देश्य स्वास्थ्य के लिए समय का सबसे अच्छा वितरण प्राप्त करना है। हालांकि, इन सार्वजनिक स्वास्थ्य संदेशों के पीछे अधिकांश शोध ने दैनिक समय उपयोग को एक संरचना के रूप में नहीं माना है, और समय-उपयोग डेटा की सापेक्ष प्रकृति की अनदेखी की है। हम एक ऐसा तरीका प्रस्तुत करते हैं जिसका उपयोग संरचनात्मक डेटा विश्लेषण पर आधारित है ताकि स्वास्थ्य परिणाम में परिवर्तन का अनुमान लगाया जा सके जब एक विशेष समय-उपयोग संरचना के एक भाग से दूसरे भाग में निश्चित समय की अवधि को पुनर्वितरित किया जाता है, जबकि शेष भागों को स्थिर रखा जाता है, जो आइसोमीटरिक लॉग अनुपात समन्वय पर आधारित एक मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन मॉडल के अनुसार है। एक उदाहरण में, हम नींद, शारीरिक गतिविधि और निष्क्रिय व्यवहार के बीच समय के पुनर्वितरण के लिए बॉडी मास इंडेक्स z-स्कोर में अपेक्षित भिन्नताओं की जांच करते हैं।
डुमुइड एट अल। (सोम,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।