MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W134044072 · doi:10.1177/070674370905400304

Changes over Time in Physical Activity and Psychological Distress among Older Adults

2009· article· en· W134044072 sur OpenAlexaffvenue
John Cairney, Guy Faulkner, Scott Veldhuizen, Terrance J. Wade

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensBrock UniversityCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialDistressPsychologyAssociation (psychology)Psychological interventionPsychological distressMental healthLongitudinal studyClinical psychologyPhysical activityMedicinePsychiatryPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: While previous research has established that regular involvement in physical activity (PA) is associated with better mental health in old age, the socio-cognitive factors that mediate the association have only been partially tested. We examined whether changes in PA are associated with changes in distress during a 6-year period, and whether this association is mediated by changes in global self-esteem, mastery, and physical health status. METHOD: A residualized regression technique was used to examine changes over time in a national longitudinal survey of adults aged 65 years and older (n = 1327). RESULTS: There is a significant association between change in PA and change in distress. Separately, physical health status accounted for 30% of the explained variance of the longitudinal relation between PA and distress, while global self-esteem and mastery accounted for 39%. Combined, they accounted for 50% of the explained variance of PA on distress. CONCLUSION: These findings highlight the importance of psychosocial factors in the relation between PA and distress. Results suggest that PA interventions focused on improving mastery or self-worth, as well as physical fitness, may yield the greatest benefit in alleviating psychological distress.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations53
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of PsychiatryMême sujetPhysical Activity and HealthTravaux en français237 207