Physical Activity for Cognitive and Mental Health in Youth: A Systematic Review of Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Physical activity can improve cognitive and mental health, but the underlying mechanisms have not been established. OBJECTIVE: To present a conceptual model explaining the mechanisms for the effect of physical activity on cognitive and mental health in young people and to conduct a systematic review of the evidence. DATA SOURCES: Six electronic databases (PubMed, PsycINFO, SCOPUS, Ovid Medline, SportDiscus, and Embase) were used. STUDY SELECTION: School-, home-, or community-based physical activity intervention or laboratory-based exercise interventions were assessed. Studies were eligible if they reported statistical analyses of changes in the following: (1) cognition or mental health; and (2) neurobiological, psychosocial, and behavioral mechanisms. DATA EXTRACTION: Data relating to methods, assessment period, participant characteristics, intervention type, setting, and facilitator/delivery were extracted. RESULTS: Twenty-five articles reporting results from 22 studies were included. Mechanisms studied were neurobiological (6 studies), psychosocial (18 studies), and behavioral (2 studies). Significant changes in at least 1 potential neurobiological mechanism were reported in 5 studies, and significant effects for at least 1 cognitive outcome were also found in 5 studies. One of 2 studies reported a significant effect for self-regulation, but neither study reported a significant impact on mental health. LIMITATIONS: Small number of studies and high levels of study heterogeneity. CONCLUSIONS: The strongest evidence was found for improvements in physical self-perceptions, which accompanied enhanced self-esteem in the majority of studies measuring these outcomes. Few studies examined neurobiological and behavioral mechanisms, and we were unable to draw conclusions regarding their role in enhancing cognitive and mental health.
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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 | 0,015 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».