Effect of Accelerometer Cut-Points on Preschoolers’ Physical Activity and Sedentary Time: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review and meta-analysis aimed to compare estimated levels of physical activity (PA) and sedentary time (ST) of preschool-aged children (3–5 years old) based on different published accelerometer cut-points used in this age group. Four electronic databases were searched to identify studies estimating levels of PA or ST (ST, light PA [LPA], and moderate to vigorous PA [MVPA]) using multiple accelerometer cut-points, in a sample of preschool-aged children. Data were extracted and risk of bias assessed for all included studies. Random-effects meta-analysis was used to estimate pooled effects for unique combinations of accelerometer cut-points for each outcome. Twenty-four studies, reporting on 18 unique samples, were included. Results demonstrated substantial variability in estimates of PA and ST across different cut-points, with significant differences in estimates of the behaviors between most cut-points. Few cut-points showed similarity; Evenson and Pate were some of the most similar for the assessment of PA and ST of young children. However, when calculating the differences in ST, LPA, and MVPA between the cut-points, the Evenson cut-point estimates approximately 60 min more LPA per day and the Pate 148CPM cut-points estimates 23 and 37 min more ST and MVPA each day, respectively. Given that these were the most similar estimates, this highlights the magnitude of differences between the accelerometer cut-points when estimating preschool-aged children’s movement behavior. This review provides an illustration on the limitations of accelerometer cut-points used to determine PA and ST of preschool-aged children; in that they often produce substantially different estimates. This review provides a compelling rationale as to why further research moving toward alternative data processing methodologies is required, including to identify an optimal approach to estimating movement behavior outcomes in young children that considers congruence with past and future research.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».