Global disease burden attributed to low physical activity in 204 countries and territories from 1990 to 2019: Insights from the Global Burden of Disease 2019 Study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this investigation is to estimate the global disease burden attributable to low physical activity (PA) in 204 countries and territories from 1990 to 2019 by age, sex, and Socio-Demographic Index (SDI). Detailed information on global deaths and disability-adjusted life years (DALYs) attributable to low PA were collected from the Global Burden of Disease Study 2019. The ideal exposure scenario of PA was defined as 3000-4500 metabolic equivalent minutes per week and low PA was considered to be less than this threshold. Age-standardization was used to improve the comparison of rates across locations or between time periods. In 2019, low PA seems to contribute to 0.83 million [95% uncertainty interval (UI) 0.43 to 1.47] deaths and 15.75 million (95% UI 8.52 to 28.62) DALYs globally, an increase of 83.9% (95% UI 69.3 to 105.7) and 82.9% (95% UI 65.5 to 112.1) since 1990, respectively. The age-standardized rates of low-PA-related deaths and DALYs per 100,000 people in 2019 were 11.1 (95% UI 5.7 to 19.5) and 198.4 (95% UI 108.2 to 360.3), respectively. Of all age-standardized DALYs globally in 2019, 0.6% (95% UI 0.3 to 1.1) may be attributable to low PA. The association between SDI and the proportion of age-standardized DALYs attributable to low PA suggests that regions with the highest SDI largely decreased their proportions of age-standardized DALYs attributable to low PA during 1990-2019, while other regions tended to have increased proportions in the same timeframe. In 2019, the rates of low-PA-related deaths and DALYs tended to rise with increasing age in both sexes, with no differences between males and females in the age-standardized rates. An insufficient accumulation of PA across the globe occurs together with a considerable public health burden. Health initiatives to promote PA within different age groups and countries are urgently needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».