Physical Activity and Sedentary Behavior of Elderly Populations during Confinement: Results from the FRENCH COVID-19 ONAPS Survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A national confinement was imposed in France in March 2020 during 55 days to prevent the spread of the virus and protect vulnerable people such as older individuals. This study aimed to describe the movement behaviors, and their determinants, of elderly people (≥ 65 years) during the confinement.Methods: An online survey was conducted from April 1st, 2020 to May 6th, 2020 by the National Observatory for Physical Activity and Sedentary behaviors. This study compared the level of physical activity (PA), sitting and screen time before and during the confinement and identified the impact of initial PA, sedentary profiles of the participants and housing conditions.Results: 1,178 people were included in this study. Reaching PA recommendations before lock-down was associated with the change in PA level during lock-down (p < .001). Besides, geographic location was associated with the change in PA, sitting time and screen time during lock-down (respectively p = .03, p = .02, p = .02).Conclusion: This study confirm the negative impact of confinement on senior movement behaviors, whether or not they met with public health recommendations prior to the pandemic. The housing conditions of older people must be also taken into future public health policies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».