Seasonal variation in objectively measured physical activity, sedentary time, cardio-respiratory fitness and sleep duration among 8–11 year-old Danish children: a repeated-measures study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding fluctuations in lifestyle indicators is important to identify relevant time periods to intervene in order to promote a healthy lifestyle; however, objective assessment of multiple lifestyle indicators has never been done using a repeated-measures design. The primary aim was, therefore, to examine between-season and within-week variation in physical activity, sedentary behaviour, cardio-respiratory fitness and sleep duration among 8-11 year-old children. METHODS: A total of 1021 children from nine Danish schools were invited to participate and 834 accepted. Due to missing data, 730 children were included in the current analytical sample. An accelerometer was worn for 7 days and 8 nights during autumn, winter and spring, from which physical activity, sedentary time and sleep duration were measured. Cardio-respiratory fitness was assessed using a 10-min intermittent running test. RESULTS: The children had 5% more sedentary time, 23% less time in moderate-to-vigorous physical activity and 2% longer sleep duration during winter compared to spring and cardio-respiratory fitness was 4% higher during spring compared to autumn (P < 0.001). Sedentary time was higher and total physical activity, moderate-to-vigorous physical activity and sleep duration (boys only) were lower during weekends at all seasons (P ≤ 0.01). Intraclass correlation coefficients between seasons ranged from 0.47-0.74, leaving 45-78% to seasonal variation. CONCLUSIONS: Overall, sedentary time was higher and physical activity lower during winter and during weekends. The most accurate and unbiased estimates of physical activity came from autumn; however, the considerable intra-individual variation suggests that a single measurement may not adequately characterise children's habitual sleep and activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».