Association between sedentary behavior, physical activity, and cardiovascular disease-related outcomes in adults—A meta-analysis and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background Sedentary behavior (SB) and physical activity (PA) are modifiable risk factors for cardiovascular disease (CVD); however, previous research on the effects of PA and SB on CVD has been relatively homogeneous. Our study investigated the association between PA, SB, and CVD-related outcomes. Methods A comprehensive search strategy was conducted in the MEDLINE, Embase, Cochrane Library, and Web of Science databases from their inception to September 2022. We identified eligible studies according to PICOS: the populations comprised healthy adults, the interventions or exposures were PA or SB, the outcomes were CVD-related outcomes, and the study designs were randomized controlled trials (RCTs) and longitudinal studies (LS). Outcomes were pooled using fixed or random effects models, and the quality of individual studies was assessed by the Cochrane Risk of Bias Instrument and the Newcastle Ottawa Scale. Results A total of 148 RCTs and 36 LS were included, comprising a total of 75,075 participants. The study quality was rated as low to moderate. We found an increased hazard ratio (HR) for CVD in the population with SB (HR = 1.34; 95% confidence interval [CI]: 1.26 to 1.43; I 2 = 52.3%; P heterogeneity < 0.001, random model) and a decreased HR for CVD in those who performed long-term PA (HR = 0.71; 95% CI: 0.66 to 0.77; I 2 = 78.0%, P heterogeneity < 0.001, random model). Long-term PA improved the lipid profiles in healthy adults; participants in this group exhibited increased high-density lipoprotein (weighted mean difference [WMD] = 2.38; 95% CI: 1.00 to 3.76; I 2 = 84.7%; P heterogeneity < 0.001, random model), decreased triglycerides (WMD = −7.27; 95% CI: −9.68 to −4.87; I 2 = 0%, P heterogeneity = 0.670, fixed model), and lower total-cholesterol (WMD = −6.84; 95% CI: −9.15 to −4.52; I 2 = 38.4%, P heterogeneity < 0.001, random model). Conclusions Long-term SB increases the risk of CVD in healthy adults, whereas PA reduces the risk of CVD and improves indicators associated with CVD. However, the ability of PA to improve blood lipids appeared to be limited. The detailed association of SB and PA on CVD needs to be further investigated in the future.
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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 | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».