Physical activity of young people with attention deficit hyperactivity disorder and/or autism spectrum disorders
Notice bibliographique
Résumé
Young people with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) and/or Autism Spectrum Disorder (ASD) are less likely to engage in physical activity (PA) than typically developing individuals, which influences symptoms and wellbeing. The present study explored PA rates among individuals with ADHD and/or ASD via secondary data analysis of The Child and Youth Mental Health (ChYMH) assessment and the Child and Youth Mental Health Instrument for Developmental Disabilities (ChYMH-DD). This study utilized ChYMH/ChYMH-DD data collected between 2013 and 2016 from individuals aged 4 TO 18 years. Young people with provisional diagnoses of AHDH (n=931, Mage=11.68 years ± 3.49), ASD (n=163, Mage=12.24 years ± 3.38), or dual diagnosis (n=151, Mage=12.17 years ± 3.00) were included. The "total hours of exercise or PA" measure indicated that 63.7% (ADHD), 47.2% (ASD), and 47.7% (dual) of young people achieved less than 3 hours of PA over a three-day period. Spearman's rho found that increasing PA was negatively correlated with the following: age, cognitive skills, communication, distractibility/hyperactivity, and sensory difficulties. Conversely, PA was positively correlated with involvement in extracurricular activities, clubs/teams, and family recreation. PA was more common in males than females and in children than youth, which is reflective of typically developing individuals. This study found that over 50% of young people failed to reach 60 minutes of PA at any level per day. More research is needed to determine the intensity and type of PA, why increased symptom severity was associated with higher rates of PA, and causality of PA behaviours in those with ADHD and/or ASD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».