Assessing the damage: analyzing the impact of the COVID-19 pandemic on accelerometer-assessed 24-hour movement behaviors in Brazilian adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although there is consistent evidence of unhealthy changes in the 24-hour movement behaviours when comparing pre-COVID-19 periods to the early stages of the pandemic, there is limited research on long-term changes among adolescents. This study aimed to analyze both between- and within-participant differences in accelerometer-assessed 24-hour movement behaviours by comparing cross-sectional and prospective data from the pre-COVID-19 period (August to December 2019) to the period following the reopening of schools for in-person classes in southern Brazil (August to December 2022). Methods: This is a repeated cross-sectional with a nested cohort study. The 24-hour movement behaviours (i.e., time spent in physical activity of light [LIPA] and moderate-to-vigorous [MVPA] intensities, sedentary behaviour [SB], and sleep time [SPT]) were assessed by processing raw accelerometer data derived from a 24-hour/7-day wrist-worn protocol. Compositional multilevel models were applied to compare the 24-hour movement behaviour composition between time points for both cross-sectional and prospective data. Self-reported sociodemographic characteristics were examined as potential moderators. Results: The cross-sectional and prospective samples comprised, respectively, 1276 (53% female, average age of 16.4 ± 1.1) and 249 (53% female, average age of 15.6 ± 0.8) participants. The 24-hour movement behaviour composition differed between time-points in the cross-sectional (p<0.001) and prospective samples (p<0.001). Differences from 2019 to 2022 were explained by lower MVPA (-3.3 and -5.4 min/day in cross-sectional and prospective analysis, respectively) and a higher SB (4.7 and 34 min/day in cross-sectional and prospective analysis, respectively). No significant differences were observed for LIPA and SPT. Conclusions: Differences in the 24-hour movement behaviour composition comparing the cross-sectional samples, although statistically significant, were considered trivial and unlikely to have a substantial practical impact. However, considerable differences were observed in the prospective analysis. Taken together, the results suggest that most of the observed changes over time were expected as a natural consequence of aging during high school, with only a small portion attributable to the residual impact of the pandemic.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».