Exercise Snacks as a Strategy to Interrupt Sedentary Behavior: A Systematic Review of Health Outcomes and Feasibility
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: This systematic review aimed to evaluate the effectiveness and feasibility of “exercise snacks,” brief, intermittent bouts of physical activity de-signed to interrupt prolonged sedentary behaviour. The review synthesized findings across metabolic, cardiovascular, cognitive, and functional health domains to identify consistent patterns of benefit and determine their practical applicability across popula-tions. Methods: Following the PRISMA 2020 guidelines, comprehensive searches were conducted across PubMed, Scopus, Web of Science, and CINAHL databases for studies published between 2012 and 2025. Eligible studies included randomized controlled tri-als, crossover trials, and feasibility studies assessing health outcomes following exercise snack interventions in adults. Data were extracted using standardized protocols, and methodological quality was evaluated using the Cochrane Risk of Bias 2 tool and Newcastle-Ottawa Scale. Narrative synthesis was prioritized due to intervention het-erogeneity. Results: A total of 26 studies met inclusion criteria, encompassing diverse populations such as healthy adults, older adults, and individuals with obesity, type 2 diabetes, or PCOS. Exercise snacks consistently improved postprandial glucose, insu-lin, and triglyceride responses, reduced blood pressure, preserved endothelial and cerebral blood flow, and enhanced cardiorespiratory fitness. Older adults demonstrat-ed significant gains in lower-limb strength and mobility. Emerging evidence also indicated improvements in mood, fatigue, and cognitive performance. Feasibility trials confirmed high acceptability and adherence across settings and age groups. Conclusions: Exercise snacking represents a time-efficient, feasible, and evidence-based strategy to mitigate the health risks of sedentary behavior. By incorporating brief, frequent activity bouts into daily routines, individuals can achieve meaningful benefits in metabolic regulation, cardiovascular health, physical function, and cognitive well-being. Future research should refine optimal protocols and explore long-term sustainability across varied populations.
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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 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».