Are people who use active modes of transportation more physically active? An overview of reviews across the life course
Notice bibliographique
Résumé
Regular physical activity prevents several non-communicable chronic conditions and premature mortality. The benefits of physical activity can be achieved through active transport, which refers to non-motorised/active means (e.g. walking, cycling, rollerblading) to move from one place to another. Active transport can be integrated into daily routines such as commuting to and from school and work. We undertook an overview of reviews to examine the association between active transport and physical activity across age groups. We aimed to provide a critical appraisal of research to date, and to identify research gaps that need to be addressed to advance the field. Eleven systematic reviews were included. Across children, youth and adults, active transport (mainly to school and work) was positively associated with physical activity and contributed approximately 5–45 additional minutes per day. The certainty of the evidence ranged from very low to moderate and was highest among studies that included both children and youth. There does not appear to be any clear differences by sex, measurement method for active transport or physical activity or review quality; however, some reviews noted that age and sex might moderate the association. Future research is needed to better understand the association among preschool-aged children and older adults, by sex and gender, in different socioeconomic and ethnic groups, and across the urban-rural spectrum. The field would benefit from more longitudinal and experimental research using device- and location-based measures to establish causality and separating location of destinations and mode of active transport (e.g. walking separate from cycling). Overall, evidence suggests that active transport is an important means to achieve daily physical activity recommendations.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».