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Enregistrement W4288456800 · doi:10.1016/j.neubiorev.2022.104802

Sedentary behaviour and brain health in middle-aged and older adults: A systematic review

2022· review· en· W4288456800 sur OpenAlexaff
Carlijn M. Maasakkers, Ralf W. J. Weijs, Claudia Dekkers, Paul A. Gardiner, Romy Ottens, Marcel G. M. Olde Rikkert, René J. F. Melis, Dick H. J. Thijssen, Jurgen A.H.R. Claassen

Notice bibliographique

RevueNeuroscience & Biobehavioral Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSittingSedentary behaviorDementiaPsychologySedentary lifestyleCross-sectional studyCausality (physics)GerontologyAssociation (psychology)Cardiovascular healthMedicinePhysical activityPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sedentary behaviour may increase the risk of dementia. Studying physiological effects of sedentary behaviour on cerebral health may provide new insights into the nature of this association. Accordingly, we reviewed if and how acute and habitual sedentary behaviour relate to brain health factors in middle-aged and older adults (≥45 years). Four databases were searched. Twenty-nine studies were included, with mainly cross-sectional designs. Nine studies examined neurotrophic factors and six studied functional brain measures, with the majority of these studies finding no associations with sedentary behaviour. The results from studies on sedentary behaviour and cerebrovascular measures were inconclusive. There was a tentative association between habitual sedentary behaviour and structural white matter health. An explanatory pathway for this effect might relate to the immediate vascular effects of sitting, such as elevation of blood pressure. Nevertheless, due to the foremost cross-sectional nature of the available evidence, reverse causality could also be a possible explanation. More prospective studies are needed to understand the potential of sedentary behaviour as a target for brain health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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