Sedentary Behaviour and Hair Cortisol Amongst Women Living in Socioeconomically Disadvantaged Neighbourhoods: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Women living in socioeconomically disadvantaged neighbourhoods are at heightened risk of experiencing psychological stress. Therefore, identifying potential risk factors for stress is important to support positive mental health. A growing body of research has linked sedentary behaviour with mental ill-health (e.g., depression and anxiety); however, little research has specifically investigated potential linkages between sedentary behaviour and stress. Therefore, the aim of this study was to investigate the association between common types of sedentary behaviour and objectively-measured stress (as measured by hair cortisol levels) amongst women living in socioeconomically disadvantaged neighbourhoods. During 2012-2013, 72 women (aged 18-46 years) living in socioeconomically disadvantaged neighbourhoods self-reported sedentary behaviour (TV viewing, computer use, overall sitting time) and provided hair samples. Hair cortisol levels were measured using enzyme-linked immunosorbent assay. Linear regression models examined cross-sectional associations between sedentary behaviour and hair cortisol levels. There was no association between any type of sedentary behaviour (TV viewing, computer use, or overall sitting time) and hair cortisol levels in either crude or adjusted models. Sedentary behaviour may not be linked to hair cortisol level (stress) in women living in socioeconomically disadvantaged neighbourhoods. Further studies utilising objective measures of both sedentary behaviour and stress are required to confirm these findings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».