The Change in Exergaming From Before to During the COVID-19 Pandemic Among Young Adults: Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exergaming may be an important option to support an active lifestyle, especially during pandemics. OBJECTIVE: Our objectives were (1) to explore whether change in exergaming status (stopped, started or sustained exergaming, or never exergamed) from before to during the COVID-19 pandemic was related to changes in walking, moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) or meeting MVPA guidelines and (2) to describe changes among past-year exergamers in minutes per week exergaming from before to during the pandemic. METHODS: A total of 681 participants (mean age 33.6; SD 0.5 years; n=280, 41% male) from the 22-year Nicotine Dependence in Teens (NDIT) study provided data on walking, MVPA, and exergaming before (2017 to 2020) and during (2021) the COVID-19 pandemic. Physical activity (PA) change scores were described by change in exergaming status. RESULTS: We found that 62.4% (n=425) of the 681 participants never exergamed, 8.2% (n=56) started exergaming during the pandemic, 19.7% (n=134) stopped exergaming, and 9.7% (n=66) sustained exergaming. Declines were observed in all 3 PA indicators in all 4 exergaming groups. The more salient findings were that (1) participants who started exergaming during COVID-19 reported the highest MVPA levels before and during the pandemic and declined the least (mean -35 minutes/week), (2) sustained exergamers reported the lowest MVPA levels during the pandemic (median 66 minutes/week) and declined the most in MVPA (mean change of -92 minutes/week) and in meeting MVPA guidelines (-23.6%). During the pandemic, starting exergamers reported 85 minutes of exergaming per week and sustained exergamers increased exergaming by a median 60 minutes per week. CONCLUSIONS: Although starting and sustaining exergaming did not appear to help exergamers maintain prepandemic PA levels, exergaming can contribute a substantial proportion of total PA in young adults and may still represent a useful option to promote PA during pandemics.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».