The Relationship Between Physical Activity and Quality of Life During the Confinement Induced by COVID-19 Outbreak: A Pilot Study in Tunisia
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to determine the relationship between physical activity (PA) and quality of life (QoL) during the confinement caused by the COVID-19 outbreak. A total of 216 participants (men: <italic>n</italic> = 112, women: <italic>n</italic> = 114) were included in the present study. They were divided into three groups [i.e., inactive group (IG): less than 600 metabolic equivalent of tasks (METs), <italic>n</italic> = 131; minimally active group (MAG): from 600 to 2,999 METs, <italic>n</italic> = 49; and health-enhancing PA group (HEPAG): 3,000 + METs, <italic>n</italic> = 36] based on their habitual PA level in the period of confinement. WHO Quality of Life Instrument-Short Form (WHOQOL-BREF) and International Physical Activity Questionnaire-BREF (IPAQ-BREF) questionnaires were used to assess QoL and PA intensities. The main findings of the present study showed that MAG and HEPAG have better total PA, physical, psychological, social, and environmental QoL domains scores than IG (all, <italic>p</italic> < 0.01). Small to large correlations (<italic>r</italic> ranging from 0.14 to 0.72) were also observed between total PA, total walking activity, total moderate-intensity PA, total vigorous-intensity PA, and QoL domains (all, <italic>p</italic> < 0.01). PA with light-, moderate-, and vigorous-intensities can be well recommended to decrease the negative psychosocial effect of confinement. However, longitudinal studies are needed to draw causal inferences and underpin more robust and evidence-based and informed recommendations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».