Exploring the impact of COVID-19 on the movement behaviors of children and youth: A scoping review of evidence after the first year
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this scoping review was to summarize systematically the available literature investigating the relationships between the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and movement behaviors (physical activity, sedentary behavior, and sleep) of school-aged children (aged 5-11 years) and youth (aged 12-17 years) in the first year of the COVID-19 outbreak. METHODS: Searches for published literature were conducted across 6 databases on 2 separate search dates (November 25, 2020, and January 27, 2021). Results were screened and extracted by 2 reviewers (DCP and KR) independently, using Covidence. Basic numeric analysis and content analysis were undertaken to present thematically the findings of included studies according to the associated impact on each movement behavior. RESULTS: A total of 1486 records were extracted from database searches; of those, 150 met inclusion criteria and were included for analysis. Of 150 articles, 110 were empirical studies examining physical activity (n = 77), sedentary behavior/screen time (n = 58), and sleep (n = 55). Results consistently reported declines in physical-activity time, increases in screen time and total sedentary behavior, shifts to later bed and wake times, and increases in sleep duration. The reported impacts on movement behaviors were greater for youth than for children. CONCLUSION: The COVID-19 pandemic is related to changes in the quantity and nature of physical activity, sedentary behavior, and sleep among children and youth. There is an urgent need for policy makers, practitioners, and researchers to develop solutions for attenuating adverse changes in physical activity and screen time among children and youth.
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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 | 0,021 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».