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Enregistrement W4405671481 · doi:10.1007/s40279-024-02148-4

Reallocating Time Between 24-h Movement Behaviors for Obesity Management Across the Lifespan: A Pooled Data Meta-Analysis of More Than 9800 Participants from Seven Countries

2024· review· en· W4405671481 sur OpenAlexaff
Aleš Gába, Timothy B. Hartwig, Paulína Jašková, Taren Sanders, Jan Dygrýn, Ondřej Vencálek, Devan Antczak, James H. Conigrave, Philip D. Parker, Stuart J. Fairclough, Shona L. Halson, Karel Hron, Michael Noetel, Manuel Ávila‐García, Verónica Cabanas‐Sánchez, Iván Cavero‐Redondo, Rachel Curtis, Bruno Gonçalves Galdino da Costa, Jesús del Pozo-Cruz, Antônio García‐Hermoso, Angus A. Leahy, David R. Lubans, Carol Maher, David Martínez‐Gómez, Kim Meredith‐Jones, Andrés Redondo‐Tébar, Sèverine Sabia, Kelly Samara da Silva, Paula Skidmore, Emilio Villa‐González, Manasa Shanta Yerramalla, Chris Lonsdale

Notice bibliographique

RevueSports Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingAgencia Estatal de InvestigaciónInstituto de Salud Carlos IIINational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthMinisterio de Economía y CompetitividadCentro para el Desarrollo Tecnológico IndustrialGrantová Agentura České RepublikyEuropean Regional Development FundEuropean CommissionNSW Department of EducationWellcome TrustAgence Nationale de la RechercheNational Heart Foundation of New ZealandBritish Heart FoundationUniversity of Otago
Mots-clésObesityBody mass indexConfidence intervalWaistDemographyMedicineMeta-analysisPhysical activityObservational studyGerontologyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The distribution of time across physical activity, sedentary behaviors, and sleep appears to be essential for the management of obesity. However, the impact of reallocating time among these behaviors, collectively known as 24-h movement behaviors, remains underexplored. Objective This study examines the theoretical effects of reallocating time between 24-h movement behaviors on obesity indicators across different age groups. Methods We performed a pooled data meta-analysis of 9818 participants from 11 observational and experimental studies. To estimate the time spent in movement behaviors, we reprocessed and harmonized individual-level raw accelerometer-derived data. Isotemporal substitution models estimated theoretical changes in body mass index (BMI) and waist circumference (WC) associated with time reallocation between movement behaviors. We performed the analysis separately for children, adolescents, adults, and older adults. Results Even minor reallocations of 10 min led to significant changes in obesity indicators, with pronounced effects observed when 30 min were reallocated. The most substantial adverse effects on BMI and WC occurred when moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) was reallocated to other movement behaviors. For 30-min reallocations, the largest increase in BMI (or BMI z -score for children) occurred when MVPA was reallocated to light-intensity physical activity (LPA) in children (0.26 units, 95% confidence interval [CI] 0.15, 0.37) and to sedentary behavior (SB) in adults (0.72 kg/m 2 , 95% CI 0.47, 0.96) and older adults (0.73 kg/m 2 , 95% CI 0.59, 0.87). The largest increase in WC was observed when MVPA was substituted with LPA in adults (2.66 cm, 95% CI 1.42, 3.90) and with SB in older adults (2.43 cm, 95% CI 2.07, 2.79). Conversely, the highest magnitude of the decrease in obesity indicators was observed when SB was substituted with MVPA. Specifically, substituting 30 min of SB with MVPA was associated with a decrease in BMI z -score by − 0.15 units (95% CI − 0.21, − 0.10) in children and lower BMI by − 0.56 kg/m 2 (95% CI − 0.74, − 0.39) in adults and by − 0.52 kg/m 2 (95% CI − 0.61, − 0.43) in older adults. Reallocating time away from sleep and LPA showed several significant changes but lacked a consistent pattern. While the predicted changes in obesity indicators were generally consistent across age groups, inconsistent findings were observed in adolescents, particularly for reallocations between MVPA and other behaviors. Conclusions This investigation emphasizes the crucial role of MVPA in mitigating obesity risk across the lifespan, and the benefit of substituting SB with low-intensity movement behaviors. The distinct patterns observed in adolescents suggest a need for age-specific lifestyle interventions to effectively address obesity. Emphasizing manageable shifts, such as 10-min reallocations, could have significant public health implications, promoting sustainable lifestyle changes that accommodate individuals with diverse needs, including those with severe obesity.

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)0,003
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: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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