The Impact of the COVID-19 Lockdown Restrictions on Physical Activity Levels in European Adolescents: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To evaluate how the COVID-19 public health lockdown restrictions impacted the physical activity levels of European adolescents aged 10-19. Methodology: Databases searched included CINAHL Complete, Medline, APA PsycInfo, AMED, EMBASE, SPORTDiscus, Web of Science, and Cochrane Library. Search terms comprised database-specific synonyms of “Physical Activity” AND “COVID-19” AND “Adolescents”. Included studies compared continuous, quantitative pre-COVID and during-COVID physical activity measurements of healthy adolescents aged 10-19 living in the European Union. The references of relevant systematic reviews were hand-searched for pertinent studies. Included studies were independently appraised using the Newcastle Ottawa Scale for Cohort Studies followed by meta-analysis. Findings: Database search retrieved 1397 studies, with three further studies discovered through hand searches. After removing duplicates, 898 articles were independently screened in Covidence by two reviewers, resulting in five included studies. Quality Assessment ratings were ‘poor’ (4/5) or ‘fair’ (1/5). Random effects meta-analysis demonstrated a significant decline in European adolescent physical activity levels, with a Standard Mean Difference of 0.44 (95% CI, 0.03, 0.84; P=0.005, 4 studies, n=2286). When analyzed by gender, a non-significant trend of decreased physical activity was found in both boys (0.43, 95% CI, -0.07, 0.93; P=0.09, 3 studies, n=1030) and girls (0.25, 95% CI, -0.33, 0.84; P=0.40, 3 studies, n=1017). Conclusion: Though overall study quality was poor due to pandemic restrictions, these results indicate that the COVID-19 lockdowns may have significantly negatively impacted already-poor adolescent physical activity levels. This research demonstrates the importance of interventions to encourage physical activity participation in this demographic.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».