MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403286004 · doi:10.1186/s44167-024-00064-6

24-hour movement behavior adherence and associations with health outcomes: an umbrella review

2024· review· en· W4403286004 sur OpenAlexafffund
Chelsea L. Kracht, Sarah Burkart, Claire I. Groves, Guilherme Moraes Balbim, Christopher D. Pfledderer, Carah D. Porter, Christine W. St. Laurent, Emily Johnson, Denver M. Y. Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Activity Sedentary and Sleep Behaviors · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMovement (music)PsychologyGerontologyMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Physical activity, sedentary behavior, and sleep, collectively known as the 24-hour movement behaviors, demonstrate individual and joint benefits on physical and mental health. Examination of these behaviors has expanded beyond guideline adherence to reviews of isotemporal substitution models (ISM) and compositional data analysis (CoDA). This umbrella review sought to review existing systematic reviews to (1) characterize the breadth and scope, (2) examine prevalence estimates for 24-hour movement guideline adherence, and (3) examine the relationship between these behaviors with health outcomes based on various approaches. Methods: Eight databases and multiple supplementary strategies were used to identify systematic reviews, meta-analyses and pooled analyses that included two or more of the three 24-hour movement behaviors and a multi-behavior assessment approach. Overall review characteristics, movement behavior definitions, approaches, and health outcomes assessed were extracted, and methodological quality was assessed using the AMSTAR2 tool. Review characteristics (Aim 1), guideline prevalence estimates (Aim 2), and associations with health outcomes (Aim 3) were examined. Findings: Thirty-two reviews (20 systematic reviews, 10 meta-analyses, and 2 pooled analyses) were included. Reviews captured the entire lifespan, global regions, and several physical and mental health outcomes. Individual and total guideline adherence waned from preschool to adolescence, but reviews reported similar prevalence estimates and ranges (i.e., within 10%). Common approaches included ISM and CoDA, evaluating 24-hour movement behavior's interactive associations with health outcomes, guideline adherence, and profile-based analysis. Despite heterogeneous approaches, reviews found consistent evidence for beneficial associations between meeting all three guidelines and high amount of physical activity on physical and mental health outcomes, but varied assessment of sedentary behavior or sleep. Most reviews were rated as low or critically low quality. Conclusions: The breadth and scope of current reviews on 24-hour movement behaviors was wide and varied in this umbrella review, including all ages and across the globe. Prevalence estimates among populations beyond children need to be synthesized. Amongst the variety of definitions and approaches, reviews found benefit from achieving healthy amounts of all three behaviors. Longitudinal multi-behavior original research studies with rigorous assessment of sleep and sedentary behavior may help improve future systematic reviews of these various approaches. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1186/s44167-024-00064-6.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Activity Sedentary and Sleep BehaviorsMême sujetObesity, Physical Activity, DietTravaux en français237 207