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Enregistrement W4304756160 · doi:10.1186/s40798-022-00507-x

Total Sedentary Time and Cognitive Function in Middle-Aged and Older Adults: A Systematic Review and Meta-analysis

2022· review· en· W4304756160 sur OpenAlexaff
Kirsten Dillon, Anisa Morava, Harry Prapavessis, Lily Grigsby‐Duffy, Adam Nović, Paul A. Gardiner

Notice bibliographique

RevueSports Medicine - Open · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésCINAHLCognitionGerontologyMeta-analysisPsycINFOScopusSedentary lifestylePopulationCognitive declineMedicineDementiaPsychologyPhysical therapyMEDLINEPsychological interventionPhysical activityDiseasePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An estimated 47 million people have dementia globally, and around 10 million new cases are diagnosed each year. Many lifestyle factors have been linked to cognitive impairment; one emerging modifiable lifestyle factor is sedentary time. OBJECTIVE: To conduct a systematic review and meta-analysis of peer-reviewed literature examining the association between total sedentary time with cognitive function in middle-aged and older adults under the moderating conditions of (a) type of sedentary time measurement; (b) the cognitive domain being assessed; (c) looking at sedentary time using categorical variables (i.e., high versus low sedentary time); and (d) the pattern of sedentary time accumulation (e.g., longer versus shorter bouts). We also aimed to examine the prevalence of sedentary time in healthy versus cognitively impaired populations and to explore how experimental studies reducing or breaking up sedentary time affect cognitive function. Lastly, we aimed to conduct a quantitative pooled analysis of all individual studies through meta-analysis procedures to derive conclusions about these relationships. METHODS: Eight electronic databases (EMBASE; Web of Science; PsycINFO; CINAHL; SciELO; SPORTDiscus; PubMed; and Scopus) were searched from inception to February 2021. Our search included terms related to the exposure (i.e., sedentary time), the population (i.e., middle-aged and older adults), and the outcome of interest (i.e., cognitive function). PICOS framework used middle-aged and older adults where there was an intervention or exposure of any sedentary time compared to any or no comparison, where cognitive function and/or cognitive impairment was measured, and all types of quantitative, empirical, observational data published in any year were included that were published in English. Risk of bias was assessed using QualSyst. RESULTS: = 89%). Subgroup analyses demonstrated a significant negative association for studies using a device to capture sedentary time r = -0.035 [95% CI - 0.063, - 0.008], p = 0.012). Specifically, the domains of global cognitive function (r = -0.061 [95% CI - 0.100, - 0.022], p = 0.002) and processing speed (r = -0.067, [95% CI - 0.103, - 0.030], p < 0.001). A significant positive association was found for studies using self-report (r = 0.037 [95% CI - 0.019, 0.054], p < 0.001). Specifically, the domain of processing speed showed a significant positive association (r = 0.057 [95% CI 0.045, 0.069], p < 0.001). For prevalence, populations diagnosed with cognitive impairment spent significantly more time sedentary compared to populations with no known cognitive impairments (standard difference in mean = -0.219 [95% CI - 0.310, - 0.128], p < 0.001). CONCLUSIONS: The association of total sedentary time with cognitive function is weak and varies based on measurement of sedentary time and domain being assessed. Future research is needed to better categorize domains of sedentary behaviour with both a validated self-report and device-based measure in order to improve the strength of this relationship. PROSPERO registration number: CRD42018082384.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations41
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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