The association between sedentary behaviour and indicators of stress: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emerging evidence shows sedentary behaviour may be associated with mental health outcomes. Yet, the strength of the evidence linking sedentary behaviour and stress is still unclear. This study aimed to synthesise evidence regarding associations between time spent in sedentary behaviour and stress in adults. METHODS: A systematic search was conducted (January 1990 - September 2019). Following PRISMA guidelines, an evaluation of methodological quality, and best-evidence synthesis of associations between time in sedentary behaviour (including sitting time, TV viewing, computer use) and stress were presented. Twenty-six studies reporting on data from n = 72,795 people (age 18-98y, 62.7% women) were included. RESULTS: Across the studies (n = 2 strong-, n = 10 moderate- and n = 14 weak-quality), there was insufficient evidence that overall time spent in sedentary behaviour and sitting time were associated with stress, particularly when using self-report measures of sedentary behaviour or stress. There was strong evidence of no association between TV viewing, or computer use and stress. Amongst studies using objective measures of sedentary behaviour and/or stress there was also strong evidence of no association. CONCLUSION: Although previous research suggested sedentary behaviour may be linked to mental health outcomes such as depression and anxiety, the evidence for an association between various types of sedentary behaviour and stress is limited in quality, and associations are either inconsistent or null. High-quality longitudinal/interventional research is required to confirm findings and determine the direction of associations between different contexts (i.e. purpose) and domains (i.e. leisure, occupational, transport) of sedentary behaviour and stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».