A systematic review of compositional analysis studies examining the associations between sleep, sedentary behaviour, and physical activity with health indicators in early childhood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This systematic review examined if the composition of time spent in sleep, sedentary behaviour, and physical activity of different intensities is associated with health and developmental indicators in children aged 0-5 years. METHODS: Four electronic databases (MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, and SPORTDiscus) were searched in January 2022. Studies were eligible for inclusion if they were peer-reviewed, the average age of participants was < 6 years, and compositional data analysis was used to examine the associations between the composition of time spent in movement behaviours and health and developmental indicators. RESULTS: Eight studies (7 cross-sectional, 1 prospective cohort) of < 2070 unique participants were included. Only a single study included children < 3 years old and 37% of the associations examined in the literature were based on indicators of body composition. The 24-h movement behaviour composition was associated with mental health indicators (3 of 4 associations examined in the literature), motor skills and development (6 of 7 associations), and physical fitness (3 of 3 associations). Reallocating time from light physical activity into moderate-to-vigorous physical activity was favourable for motor skills and development. Reallocating time from light physical activity into sleep was unfavourable for mental health. Reallocating time from light physical activity into sedentary behaviour or sleep was favourable for motor skills and development. CONCLUSIONS: This review provides some evidence that the composition of movement behaviours is important for the health of young children. Future research should consider including infants and toddlers, larger sample size, and measures of health and development other than body composition. (PROSPERO registration no.: CRD42022298370.).
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».