[en] Background | Accelerometers are the method of choice for the measurement of physical behaviours (i.e., physical activity [PA], sedentary behaviour [SB], and sleep) in current research. The rapid technological advances and the access to the accelerometers' raw data addresses a series of challenges upon the need for transparent, comparable, and reproducible accelerometer data processing methods. The widely studied associations of physical behaviours with health outcomes should be expanded to understand the behaviours interplay in their relationship with health. Children with overweight or obesity might find in physical behaviours an effective tool to improve their cardiometabolic and brain health. Objectives | Two main objectives are addressed in this Thesis: (i) to advance the current knowledge on accelerometer data collection and processing methods to study physical behaviours in children and adults with accelerometers; and (ii) to explore the associations of accelerometer-determined physical behaviours with cardiometabolic and brain health in children with overweight or obesity, as well as the effects of the ActiveBrains exercise randomized controlled trial Methods | The design of the studies included in this Thesis are a systematic review, a software description article, seven cross-sectional studies, a consensus statement article, and a randomized controlled trial. This Thesis encompasses data mainly from the ActiveBrains project, and complementary from the MINISTOP project and a pilot study on accelerometry. ActiGraph GT3X+ accelerometers attached to the right hip and wrists are used to quantify physical behaviours. Gold-standard measures of energy expenditure (i.e., doubly labelled-water), brain grey matter volume (i.e., magnetic resonance imaging), cardiometabolic health (i.e., blood biomarkers), and body composition (i.e., dual-energy x-ray absorptiometry) are included. Analytical approaches used include linear and quadratic regressions, analysis of variance (ANOVA), compositional data analysis, multivariate pattern analysis, and mediation models. Main findings | In regards to the objective 1, this Thesis: (i) provides accelerometer data collection and processing recommendations based on existing literature; (ii) describes an open-source software to process raw accelerometer data to quantify physical behaviours in which the PhD candidate is co-developer; (iii) finds that opensource acceleration metrics present a higher performance than proprietary activity counts to estimate energy expenditure; (iv) observes that open-source acceleration metrics are more comparable between them than with activity counts and provides cut-points to quantify PA intensity from dominant wrist-worn accelerometer data; (v) demonstrates large discrepancies in the time spent in SB and PA intensities when quantified from different cut-points, suggesting that it is not currently possible to know the prevalence of a population meeting the PA guidelines based on accelerometer data; (vi) proposes step-based metrics (including steps/day and various cadence-based intensity indicators) as a good proxy to some indicators of overall PA (i.e., counts per day, light-moderate-vigorous PA, moderate-to-vigorous PA) in children with overweight or obesity; (vii) provides a comprehensive description and international consensus on the analytical approaches most-frequently used in the field, and practical recommendations on what analytical approaches are the best-suited to a given research question. Relative to the objective 2, the current Thesis: (viii) observes that the association of PA and SB with grey matter volume in the hippocampus in children with overweight or obesity might be moderated by weight status (reallocating 20 min/day from SB to moderate-to-vigorous PA was associated with 100 mm3 more GMV in the right hippocampus in children with obesity type I); (ix) finds that sleep behaviours are associated with grey matter volume in several cortical and subcortical brain regions independently of SB and PA, and this seemed to be relevant for academic achievement in children with overweight or obesity; (x) remarks that a more stable and less fragmented activity-rest pattern (and earlier occurrence of PA) is associated with better academic achievement, executive function, and intelligence in children with overweight or obesity; (xi) demonstrates that a 20-week exercise program improves cardiometabolic health in children with overweight or obesity, while no effect is observed on mental health. Conclusion | The findings from this International Doctoral Thesis provide valuable recommendations on best-practice accelerometer data collection and processing techniques to measure physical behaviours, as well as consensus recommendations on analytical approaches for the field of PA epidemiology. Moreover, this Doctoral Thesis highlights the value of open-source data processing algorithms and the important role of PA, SB, sleep, and the activity-rest pattern in relation with brain health outcomes in children with overweight or obesity. Finally, this Doctoral has demonstrated that meaningful and positive changes in cardiometabolic health in children with overweight or obesity can be obtained with a 20-week exercise program, which should inform future health programs.

[es] Contexto | Los acelerómetros son el método preferido para cuantificar los comportamientos físicos (actividad física [AF], comportamiento sedentario [CS] y sueño) en estudios científicos. Los grandes avances tecnológicos y el acceso a los datos brutos de los acelerómetros permiten afrontar una serie de retos relacionados con la necesidad de métodos de procesamiento de datos transparentes, comparables y reproducibles. Las asociaciones de los comportamientos físicos con la salud están ampliamente estudiadas, y a su vez deben extenderse para comprender mejor las interrelaciones entre los comportamientos físicos en su relación con la salud. Los niños con sobrepeso u obesidad podrían beneficiarse de los comportamientos físicos para mejorar su salud cardio-metabólica y cerebral. Objetivos | Esta Tesis trata de responder a dos objetivos generales: (i) avanzar el conocimiento actual en cuanto a métodos de recolecta y procesamiento de datos de acelerómetros para estimar comportamientos físicosen niños y adultos; y (ii) explorar las asociaciones de los comportamientos físicos (medidos con acelerómetros) y la salud cardio- metabólica y cerebral en niños con sobrepeso u obesidad, así como los efectos del ensayo aleatorizado controlado ActiveBrains. Métodos | Los diseños de estudio incluidos en esta tesis son una revisión sistemática, un artículo de descripción de software, siete estudios transversales, un artículo de consenso entre expertos y un ensayo aleatorizado controlado. Esta tesis utiliza datos principalmente del proyecto ActiveBrains, y complementariamente del estudio MINISTOP y de un estudio piloto de acelerometría. En todos ellos, los acelerómetros ActiGraph GT3X+ colocados en la cadera derecha y en las muñecas se utilizan para cuantificar los comportamientos físicos. Además, esta tesis incluye medidas 'goldstandard' de gasto energético (i.e., agua doblemente marcada), volumen de materia gris cerebral (i.e., resonancia magnética), salud cardio-metabólica (biomarcadores sanguíneos) y composición corporal (i.e., absorciómetro dual de rayos X). Los análisis estadísticos utilizados incluyen regresiones lineales y cuadráticas, análisis de varianza (ANOVA), análisis de datos composicionales, análisis de patrones multivariantes y modelos de mediación. Hallazgos | En cuanto al objetivo 1, esta Tesis: (i) proporciona recomendaciones basadas en la literatura existente sobre los criterios para recoger y procesar datos de acelerómetros; (ii) describe un software de acceso libre (en el que el candidato a PhD es codesarrolador) para procesar datos de acelerómetros para la cuantificación de comportamientos físicos; (iii) encuentra que las métricas de aceleración 'open-source' estiman mejor el gasto energético que las cuentas de actividad proporcionadas por la marca de acelerómetros; (iv) observa que las métricas 'open-source' se comparan mejor entre sí que con las cuenta de actividad, y proporciona puntos de corte para cuantificar la intensidad de la AF a partir de datos de la muñeca dominante; (v) demuestra grandes discrepancias en la cuantificación del tiempo en CS e intensidades de AF cuando se utilizan distintos puntos de corte, sugiriendo que no es posible conocer la prevalencia de personas que cumplen las recomendaciones de AF en una población a partir de datos de acelerómetros; (vi) propone que las métricas relacionadas con los pasos (pasos/día y varios indicadores de cadencia) son un buen indicador de la AF general (i.e., counts al día, AF ligera-moderada-vigorosa, y AF moderada-vigorosa) desarrollada por niños con sobrepeso u obesidad; (vii) proporciona una descripción comprensiva y un consenso internacional sobre las estrategias de análisis de datos que deben ser utilizadas para una determinada pregunta de investigación. En cuanto al objetivo 2, la presente Tesis: (viii) observa que la asociación de la AF y CS con el volumen de materia gris en el hipocampo en niños con sobrepeso u obesidad podría estar moderada por el estado ponderal de peso (reemplazar 20 min/día de CS por AF moderada-vigorosa se asoció con 100 mm3 de más materia gris en el hipocampo derecho en niños con obesidad tipo I); (ix) encuentra que los comportamientos de sueño están asociados con el volumen de materia gris en varias regiones corticales y subcorticales del cerebro, independientemente del CS y AF, y que estas asociaciones parecen ser relevantes para el rendimiento académico de niños con sobrepeso u obesidad; (x) remarca que un patrón de actividad-descanso más estable y menos fragmentado (así como hacer AF más temprano) se asocia con un mejor rendimiento académico, función ejecutiva e inteligencia en niños con sobrepeso u obesidad; (xi) demuestra que un programa de ejercicio de 20 semanas mejora la salud cardio-metabólica en niños con sobrepeso u obesidad, mientras que no se observó ningún efecto en salud mental. Conclusión | Los resultados de esta Tesis Doctoral Internacional proporcionan recomendaciones sobre las mejores formas de recoger y procesar datos de acelerómetros para medir los comportamientos físicos, así como recomendaciones consensuadas sobre las estrategias de análisis para el ámbito de la epidemiología de la AF. Además, esta Tesis Doctoral subraya el valor del procesamiento de datos y algoritmos 'open-source' y el papel de la AF, CS, sueño y patrones de actividad-descanso en relación con la salud cerebral en niños con sobrepeso u obesidad. Finalmente, esta Tesis Doctoral ha demostrado que se pueden obtener cambios positivos y significativos en salud cardiometabólica de niños con sobrepeso u obesidad con un programa de ejercicio de 20 semanas, lo que debe ser tenido en cuenta en futuros programas de salud.