Objective measurement of physical activity and sedentary behavior among South Asian adults: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: South Asians are one of the fastest growing ethnic groups in western countries with a high incidence of chronic diseases like metabolic syndrome and cardiovascular disease occurring at younger ages and lower body weight compared with white Europeans. Physically active lifestyle and reduced sedentary time are modifiable risk factors that can decrease burden of chronic diseases. Population-level surveys based on self-report show South Asians engage in low levels of physical activity. Because of known limitations with self-report data, we aimed to synthesize available evidence to generate a physical activity /sedentary time profile of South Asians from studies using accelerometry. METHODS: We systematically searched Medline, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, and SportDiscus. We included studies applying accelerometry to measure physical activity /sedentary time under free-living. Studies with an exclusive focus on drugs or including participants with health conditions/physical disability, and special populations (athletes/pregnant women) were excluded. Two authors independently adjudicated inclusion of citations at title/abstract and full text. We applied a standardized data abstraction form to extract relevant data. We evaluated methodological quality using Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale. Due to variability and inconsistencies in measurement and reporting of physical activity /sedentary time, we only provide a narrative synthesis. FINDINGS: We identified only 14 studies(n = 1,338). Despite using similar accelerometry assumptions, we noted variability in reported outcomes for physical activity and sedentary time. Sedentary time ranged from 482(98) to 587 min/day. Mean light physical activity ranged from 211.69(67. 38) to 574(227) min/day. Moderate to vigorous physical activity among South Asian women ranged from 17-41 min/day and among men, 32-43 min/day. CONCLUSION: South Asians exhibited higher levels of physical activity when compared to the Canadian population level survey but not when compared to the American population level survey. Overall, fewer studies, and small sample sizes led to considerable variability limiting any effective comparisons. Results highlight the importance of conducting methodologically robust studies based on random sampling to advance the field, and to capture true levels of sedentary time and physical activity in the South Asian population.
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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 | 0,013 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».