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Enregistrement W3094316041 · doi:10.2196/20119

Independent and Combined Associations of Physical Activity, Sedentary Time, and Activity Intensities With Perceived Stress Among University Students: Internet-Based Cross-Sectional Study

2020· article· en· W3094316041 sur OpenAlexvenueno aff
Shu Ling Tan, Malte Jetzke, Vera Vergeld, Carsten Müller

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceived Stress ScaleMental healthCross-sectional studyPopulationPsychologyPhysical activitySedentary lifestyleScale (ratio)Stress (linguistics)GerontologyMedicineClinical psychologyEnvironmental healthPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mental health is an emerging topic on university campuses, with students reporting higher levels of psychological distress than the general population of the same age. Increasing physical activity and reducing sedentary time have been proved promising measures to promote mental health in the general population. However, to derive and implement effective measures to promote mental health among university students, further exploration of the associations between physical activity, sedentary time, and perceived stress in this specific setting is needed. OBJECTIVE: This study aims to identify associations between physical activity, sedentary time, and perceived stress after controlling for sociodemographic and behavioral variables among university students in Germany. We hypothesize that perceived stress is inversely related to physical activity and positively associated with sedentary time. Furthermore, we hypothesize that combined associations of concurrently high physical activity and low sedentary time on perceived stress are stronger compared with either alone and that the association between physical activity and perceived stress depends on activity intensity. METHODS: We conducted cross-sectional analyses from a large-scale internet-based student health survey (n=4189; response rate=10.0%). Physical activity, sedentary time, and engaging in moderate and vigorous activity intensities were assessed using the International Physical Activity Questionnaire Short Form with categorization into low, intermediate, and high levels. We measured perceived stress using the 10-item Perceived Stress Scale (range 0-40). RESULTS: The results indicate that higher physical activity and lower sedentary time are associated with reduced levels of perceived stress. Following adjustment for gender, BMI, income, fruit and vegetable intake, alcohol consumption, and sleep quality, perceived stress scores were lower for students reporting high physical activity levels and low sedentary time compared with the least active and highly sedentary students (Perceived Stress Scale -2.2, 95% CI -2.9 to -1.5, P<.001 for physical activity and -1.1, CI 95% -1.7 to -0.5, P<.001 for sedentary time). Combined associations with perceived stress revealed that students concurrently reporting high total physical activity and low sedentary time reported the lowest perceived stress scores of all possible combinations following adjustment for confounders (Perceived Stress Scale -3.5, CI 95% -4.6 to -2.5, P<.001 compared with students reporting low physical activity levels and concurrently high sedentary time). Associations between vigorous physical activities and perceived stress were not stronger compared with moderate activity intensities. CONCLUSIONS: Self-reported physical activity and low sedentary time are favorably associated with perceived stress, while the intensity of physical activities seems to be of minor importance. These results help to effectively implement health-promoting measures on campus among university students through increasing physical activity and reducing sedentary time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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