Effects Of Exercise Snacks On Cardiometabolic Health And Body Composition In Adults: A Systematic Review And Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This systematic review and meta-analysis aims to investigate the impact of exercise snacks (ExSn), which involves incorporating short bursts of high-intensity physical activity into daily routines, on improving cardiometabolic health and body composition in adults. METHODS: Five online databases (PubMed, Web of Science, Embase, PsycINFO, and CINAHL) were searched from inception through 24 Dec 2024, and relevant randomized controlled trials were identified. Outcomes were analyzed using standardized mean differences and mean differences with 95% confidence intervals. Subgroup analyses were conducted based on physical activity levels and duration for each bout of ExSn. The GRADE scale and revised Cochrane risk-of-bias tool assessed evidence certainty and study quality. RESULTS: 13 randomized controlled trials with 456 adults were selected for systematic review, and 12 were included in the meta-analysis. Of those, 3 showed a high risk of bias, and 10 showed some concerns. The ExSn group showed significant improvements in maximal oxygen uptake (SMD = 1.43, 95% CI 0.61 to 2.25, p < 0.001) and peak power output (PPO) (SMD = 0.68, 95% CI 0.00 to 1.36, p = 0.050), and reductions in total cholesterol (SMD = -0.65, 95% CI -1.18 to -0.11, p = 0.018) and LDL cholesterol (SMD = -0.65, 95% CI -1.22 to -0.09, p = 0.023). No significant differences were found for body weight, body fat, HDL cholesterol, or triglycerides. Based on subgroup analysis, PPO improved significantly in physically inactive participants (SMD = 1.40, 95% CI 0.79 to 2.01) but not in active participants (SMD = 0.12, 95% CI -0.41 to 0.83), with subgroup differences (Chi2 = 7.14, p < 0.01). CONCLUSIONS: ExSn significantly enhances cardiometabolic health, especially in physically inactive adults. As a novel, time-efficient approach, ExSn can be easily integrated into daily routines, offering a practical solution for sedentary individuals or those with limited time. These findings highlight its potential as a widely applicable public health strategy, warranting further research on long-term effects and broader applications.
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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 | 0,016 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| 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 | 0,003 | 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 ».