Association Between 24‐h Movement Behaviors and Mental Health in Children and Adolescents: A Systematic Review and Compositional Data Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review and meta-analysis synthesized evidence of the association between 24-h movement behaviors and social-emotional health and cognitive development in children and adolescents aged 3-18 years from studies using compositional data analysis. Systematic literature searches were conducted on five electronic databases from January 2015 to December 2024. Studies were eligible if they assessed sleep, moderate-to-vigorous intensity physical activity, light intensity physical activity, and sedentary time. Eligible studies also examined associations between movement behaviors and social-emotional health or cognitive development using compositional data analysis in children and adolescents aged 3-18 years. Pooled effect sizes were estimated using cluster robust variance meta-analysis. A total of 19 studies (5 longitudinal, 14 cross-sectional) encompassing 11 826 participants were included. Meta-analysis showed that engaging in more moderate-to-vigorous intensity physical activity, getting more sleep, and spending less time sedentary relative to other movement behaviors was favorably associated with social-emotional health; albeit, the observed relationships were small in magnitude. The association for sleep was stronger among adolescents compared to children. No components of 24-h movement behavior compositions were associated with cognitive development. These findings suggest that engaging in healthy movement behavior compositions may be beneficial for social-emotional health in young people, although the link between 24-h movement behavior compositions and cognitive development is less clear.
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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 | 0,018 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 ».