The effects of exercise, stress, and sleep on depression in first-year undergraduate students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Major depressive disorder, commonly known as depression, is a complex mental disorder that affects 30% of university students. First-year university students are under unique types of stress and may adopt negative lifestyle habits including decreased sleep and exercise. These changes can affect depression levels, however, research addressing depression and its lifestyle risks within this population is limited. Purpose: The primary purpose of this study was to examine the relationship between physical activity, stress, sleep quality, and depression as well as how these variables change over first-year of university. Method: 301 first-year undergraduate students (230 females, 71 males) between the ages of 17 and 23 years old completed validated questionnaires examining exercise habits, sleep quality, stress and depression levels at two time points during the first academic year; September (pre-study) and March/April (post-study). Results and Conclusion: Light, moderate and vigorous exercise, MET minutes and energy expenditure significantly decreased, while perceived stress scores and depression significantly increased from pre-study to post-study. The number of stressful events did not change between time points. The number of stressful events and perceived stress scores pre-study were positively related to pre-study depression, while pre-study energy expenditure and depression, and post-study sleep quality and perceived stress were significantly related to post-study depression. Results emphasize the need to focus on ways to increase first-year students' ability to deal with stress, potentially by increasing resources for students as well their awareness of them, in order to decrease mental health issues within this population and ease the transition into university.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».