Children’s Physical Activity and Depression: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Research regarding the protective effects of early physical activity on depression has yielded conflicting results. OBJECTIVE: Our objective was to synthesize observational studies examining the association of physical activity in childhood and adolescence with depression. DATA SOURCES: Studies (from 2005 to 2015) were identified by using a comprehensive search strategy. STUDY SELECTION: The included studies measured physical activity in childhood or adolescence and examined its association with depression. DATA EXTRACTION: Data were extracted by 2 independent coders. Estimates were examined by using random-effects meta-analysis. RESULTS: Fifty independent samples (89 894 participants) were included, and the mean effect size was significant (r = –0.14; 95% confidence interval [CI] = –0.19 to –0.10). Moderator analyses revealed stronger effect sizes in studies with cross-sectional versus longitudinal designs (k = 36, r = –0.17; 95% CI = –0.23 to –0.10 vs k = 14, r = –0.07; 95% CI = –0.10 to –0.04); using depression self-report versus interview (k = 46, r = –0.15; 95% CI = –0.20 to –0.10 vs k = 4, r = –0.05; 95% CI = –0.09 to –0.01); using validated versus nonvalidated physical activity measures (k = 29, r = –0.18; 95% CI = –0.26 to –0.09 vs k = 21, r = –0.08; 95% CI = –0.11 to –0.05); and using measures of frequency and intensity of physical activity versus intensity alone (k = 27, r = –0.17; 95% CI = –0.25 to –0.09 vs k = 7, r = –0.05; 95% CI = –0.09 to –0.01). LIMITATIONS: Limitations included a lack of standardized measures of physical activity; use of self-report of depression in majority of studies; and a small number of longitudinal studies. CONCLUSIONS: Physical activity is associated with decreased concurrent depressive symptoms; the association with future depressive symptoms is weak.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».