Obesity and weight change during the COVID‐19 pandemic in children and adults: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Summary Many obesity risk factors have increased during the COVID‐19 pandemic, including physical inactivity, poor diet, stress, and poverty. The aim of this systematic review was to evaluate the impact of the COVID‐19 pandemic, as well as associated lockdowns or restrictions, on weight change in children and adults. We searched five databases from January 2020 to November 2021. We included only longitudinal studies with measures from before and during the pandemic that evaluated the change in weight, body mass index (BMI) (or BMI z‐scores for children), waist circumference, or the prevalence of obesity. Random effects meta‐analyses were conducted to obtain pooled estimates of the mean difference in outcomes. Subgroups were evaluated for age groups and diabetes or obesity at baseline. The risk of bias was assessed using a modified version of the Newcastle‐Ottawa Scale, and the certainty of the evidence was assessed using the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach. A total of 74 studies were included (3,213,776 total participants): 31 studies of children, 41 studies of adults, and 2 studies of children and adults. In children, the pooled mean difference was 1.65 kg (95% confidence interval [CI]: 0.40, 2.90; 9 studies) for weight and 0.13 (95% CI 0.10, 0.17; 20 studies) for BMI z‐scores, and the prevalence of obesity increased by 2% (95% CI 1%, 3%; 12 studies). In adults, the pooled mean difference was 0.93 kg (95% CI 0.54, 1.33; 27 studies) for weight and 0.38 kg/m2 (95% CI 0.21, 0.55; 25 studies) for BMI, and the prevalence of obesity increased by 1% (95% CI 0%, 3%; 11 studies). In children and adults, the pooled mean difference for waist circumference was 1.03 cm (95% CI −0.08, 2.15; 4 studies). There was considerable heterogeneity observed for all outcomes in both children and adults, and the certainty of evidence assessed using GRADE was very low for all outcomes. During the first year of the COVID‐19 pandemic, small but potentially clinically significant increases in weight gain, BMI, and increased prevalence of obesity in both children and adults were observed. Increases were greater in children, and targeted prevention interventions may be warranted.
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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 | 0,012 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».