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Enregistrement W2141316516 · doi:10.1093/aje/kws199

Long-term Association Between Leisure-time Physical Activity and Changes in Happiness: Analysis of the Prospective National Population Health Survey

2012· article· en· W2141316516 sur OpenAlexaff
Fahui Wang, Heather Orpana, Howard Morrison, Margaret de Groh, Shifan Dai, Wei Luo

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessOddsOdds ratioDemographyConfoundingPopulationAssociation (psychology)MedicineLeisure timePhysical activityMoodGerontologyLogistic regressionPsychologyEnvironmental healthSocial psychologyClinical psychologyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Happiness is among the most fundamental of all human goals. Although the short-term association between physical activity and happiness is well known, the long-term associations are not. Data from the National Population Health Survey cycles conducted between 1994/1995 and 2008/2009 (cycles 1 through 8) were analyzed. Happy respondents were classified as physically active or inactive at baseline and then were followed up in subsequent cycles to examine their likelihood of becoming unhappy. Individuals who changed their activity level also were examined. After controlling for potential confounding factors, the authors found that leisure-time physical activity (LTPA) was associated with reduced odds of unhappiness after 2 years and 4 years. People who were inactive in 2 consecutive cycles were more than twice as likely to be unhappy as those who remained active in both cycles after 2 years. Compared with those who became active, inactive participants who remained inactive were also more likely to become unhappy. A change in LTPA from active to inactive was associated with increased odds of becoming unhappy 2 years later. This study suggests that LTPA has a long-term association with happiness. Changes in LTPA are associated with subsequent mood status.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations114
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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