Exploring the Interplay Between Climate Change, 24-Hour Movement Behavior, and Health: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the emergence of climate change and health risks, this review examined potential relationships between varying indicators of climate change, movement behaviors (ie, physical activity [PA], sedentary behavior, and sleep), and health. METHODS: Seven databases were searched in March 2020, April 2023, and April 2024. To be included, studies must have examined indicators of climate change and at least one of the movement behaviors as either an exposure or a third variable (ie, mediator/moderator), and a measure of health as outcome. Evidence was summarized by the role (mediator/moderator) that either climate change or movement behavior(s) has with health measures. Relationships and directionality of each association, as well as the strength and certainty of evidence were synthesized. RESULTS: A total of 79 studies were eligible, representing 6,671,791 participants and 3137 counties from 25 countries (40% low- and middle-income countries). Of 98 observations from 17 studies that examined PA as a mediator, 34.7% indicated that PA mediated the relationship between climate change and health measure such that indicators of adverse climate change were associated with lower PA, and worse health outcome. Of 274 observations made from 46 studies, 28% showed that PA favorably modified the negative association between climate change and health outcome. Evidence was largely lacking and inconclusive for sedentary behavior and sleep, as well as climate change indicators as an intermediatory variable. CONCLUSIONS: PA may mitigate the adverse impact of climate change on health. Further evidence is needed to integrate PA into climate change mitigation, adaptation, and resilience strategies.
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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 | 0,011 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».