Effects of COVID-19 home confinement on physical activity and eating behaviour Preliminary results of the ECLB-COVID19 international online-survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Public health recommendations and governmental measures during the COVID-19 pandemic have enforced numerous restrictions on daily living including social distancing, isolation and home confinement. While these measures are imperative to abate the spreading of COVID-19, the impact of these restrictions on health behaviours and lifestyle at home is undefined. Therefore, an international online survey was launched in April 2020 in seven languages to elucidate the behavioral and lifestyle consequences of COVID-19 restrictions. This report presents the preliminary results from the first thousand responders on physical activity (PA) and nutrition behaviours. Methods Thirty-five research organisations from Europe, North-Africa, Western Asia and the Americas promoted the survey through their networks to the general society, in English, German, French, Arabic, Spanish, Portugese, and Slovenian languages. Questions were presented in a differential format with questions related to responses “before” and “during” confinement conditions. Results 1047 replies (54% women) from Asia (36%), Africa (40%), Europe (21%) and other (3%) were included into a general analysis. The COVID-19 home confinement had a negative effect on all intensities of PA (vigorous, moderate, walking and overall). Conversely, daily sitting time increased from 5 to 8 hours per day. Additionally, food consumption and meal patterns (the type of food, eating out of control, snacks between meals, number of meals) were more unhealthy during confinement with only alcohol binge drink decreasing significantly. Conclusion While isolation is a necessary measure to protect public health, our results indicate that it alters physical activity and eating behaviours in a direction that would compromise health. A more detailed analysis of survey data will allow for a segregation of these responses in different age groups, countries and other subgroups which will help develop bespoke interventions to mitigate the negative lifestyle behaviors manifest during the COVID-19 confinement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».