Staying Physically Active During the Quarantine and Self-Isolation Period for Controlling and Mitigating the COVID-19 Pandemic: A Systematic Overview of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has created an unprecedented worldwide public health concern. Characterized by rapid and high frequency human-to-human transmission, the World Health Organization has recommended implementation of public health measures, including isolation of all suspected infectious individuals for a 14-day quarantine period, while governments have introduced "social distancing" and "lock-downs" of varying severity to curtail COVID-19 spread. Recent COVID-19 research further suggests there are major sleep problems and psychological disorders (e.g., stress, anxiety, depression) associated with the reduction of movement and activities, as well as the reduced social interaction. There have been no studies examining the effect of physical activity at home during such periods of isolation. However, based on previous research, potential tactics to overcome these negative effects include home-based exercise, exergaming, dancing to music, and participation in yoga. Adults should accumulate at least 150 min of moderate-intensity and at least 75 min of vigorous-intensity of activity divided in to 5-7 sessions per week. This training volume could be reduced by 30% for children and adolescents if replaced by recess or active play in and around the home. Additionally, exercises should be adapted to the fitness level of the participant and a progressive model of intensity and training volume should be utilized, preferably monitored by telephone applications and wearable sensors.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».