Association between 24‐hour movement behaviors and adiposity in children and adolescents: A compositional data meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To quantitatively synthesize published evidence on the association between 24-hour movement behavior composition with adiposity in children and adolescents aged 3-18 years. METHODS: Systematic literature searches were conducted in five electronic databases to identify papers published between January 2015 and January 2024. A machine learning-assisted systematic review was conducted to identify studies applying compositional data analysis to examine the association between 24-hour movement behaviors and adiposity in children and youth. Random effect meta-analyses were estimated to examine the relative association between each component of the 24-hour movement behavior composition and body mass index z-score (zBMI), waist circumference, fat mass percentage, and fat mass index (FMI). RESULTS: A total of 16 studies reporting on 15,230 children and youth were included in the review. Most studies reported on zBMI (k = 14), followed by waist circumference (k = 5), body fat percentage (k = 3), and FMI (k = 2). Spending more time sleeping and engaged in moderate-to-vigorous intensity physical activity (MVPA) relative to other behaviors was associated with lower adiposity, while spending more time sedentary and engaged in light-intensity physical activity was associated with higher adiposity. CONCLUSION: These results provide support for most recommendations of the 24-hour movement behavior guidelines, including getting an adequate amount of sleep, limiting sedentary time, and engaging in MVPA, to improve adiposity outcomes.
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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 | 0,026 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».