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Enregistrement W7094760265

Optimal levels of sleep, sedentary behaviour, and physical activity needed to support cognitive function in children of the early years.

2024· article· en· W7094760265 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueApollo (University of Cambridge) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilUniversidade do MinhoNorges ForskningsrådUniversity of AlbertaMedical Research CouncilHøgskulen på Vestlandet
Mots-clésPhysical activityCognitionGroup (periodic table)Function (biology)Motor activityJump
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sleep, sedentary behaviour, physical activity, and the composition of these movement behaviours across the 24-h day are associated with cognitive function in early years children. This study used a Goldilocks day compositional data analysis approach to identify the optimal duration of sleep, sedentary behaviour, light physical activity, and moderate-to-vigorous physical activity associated with desired cognitive function outcomes in early years children. METHODS: This cross-sectional study included 858 children aged 2.8-5.5 years from the Sleep and Activity Database for the Early Years. 24-h movement behaviours (sleep, sedentary behaviour, light physical activity, moderate-to-vigorous physical activity) were measured using ActiGraph accelerometers. Cognitive function was measured using three tasks from the Early Years Toolbox: visual-spatial working memory, response inhibition, and expressive vocabulary. A Goldilocks day compositional data analysis approach was used in R software to identify the optimal time-use compositions associated with the best 10% of the cognitive function scores. RESULTS: The movement behaviour composition and the relative time spent in sleep and sedentary behaviour but not different intensities of physical activity were significantly associated with working memory (P ≤ 0.01). The movement behaviour composition and relative time spent in sleep, sedentary behaviour, and different intensities of physical activity were not significantly associated with response inhibition or expressive vocabulary (P > 0.2). Therefore, optimal time use was only determined for working memory. Optimal daily durations for working memory were observed with 11:00 (hr:min) of sleep, 5:42 of sedentary behaviour, 5:06 of light physical activity, and 2:12 of moderate-to-vigorous physical activity. CONCLUSION: Working memory was the only cognitive function outcome related to the 24-h movement behaviour composition. Optimal sleep for working memory was consistent with current recommended durations, while optimal moderate-to-vigorous physical activity greatly exceeded minimal recommended levels. Optimal sedentary behaviour was longer and light physical activity was shorter than the sample average.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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