Physical Activity, Sedentary Behaviors, and Venous Thromboembolism: A Narrative Review of the Current Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This narrative review aims to synthesize existing research on the impact of physical activity and sedentary behaviors on the risk of venous thromboembolism (VTE). It also delves into the biological mechanisms through which these lifestyle factors might influence VTE risk, assesses the clinical and public health implications of these findings, and highlights gaps in the current research landscape. Furthermore, it evaluates the causal relevance of physical activity and sedentary behaviors to VTE using Mendelian randomization studies. We conducted a literature search for interventional, observational cohort and genetic studies from MEDLINE and Embase up to April 2024. High physical activity levels are associated with a reduced risk of first-time VTE, independent of factors such as body mass index, age, sex, or geographical location. Nonetheless, the exact nature of the dose–response relationship between physical activity levels and VTE risk remains unclear, particularly regarding the optimal intensity, frequency, and duration needed for VTE prevention. Unlike its effects on initial VTE risk, physical activity does not appear to influence the risk of recurrent VTE. Conversely, sedentary behaviors such as prolonged television viewing and long-distance travel (e.g., long-haul flights) are linked to an increased risk of VTE, a risk that persists despite adherence to physical activity guidelines. The causality of these associations is supported by evidence suggesting biological pathways such as alterations in blood flow and coagulation, inflammation, endothelial and platelet function, and the modulation of cardiometabolic risk factors. Future research should aim to delineate the dose–response curves for the relationships, explore the use of objective measures to more accurately assess both physical activity and sedentary behaviors, and clarify their causal roles in VTE risk, potentially guiding targeted prevention strategies.
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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) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».