Relationships between changes in self-reported physical activity, sedentary behaviour and health during the coronavirus (COVID-19) pandemic in France and Switzerland
Notice bibliographique
Résumé
To assess whether changes in physical activity and sedentary behaviour during the COVID-19 lockdown are associated with changes in mental and physical health. Observational longitudinal study. Participants living in France or Switzerland responded to online questionnaires measuring physical activity, physical and mental health, anxiety, and depressive symptoms. Paired sample t-tests were used to assess differences in physical activity and sedentary behaviour before and during lockdown. Multiple linear regressions were used to investigate associations between changes in physical activity and changes in mental and physical health during lockdown. 267 (wave1) and 110 participants (wave2; 2 weeks later) were recruited. Lockdown resulted in higher time spent in walking and moderate physical activity (~10min/day) and in sedentary behaviour (~75min/day), compared to pre COVID-19. Increased physical activity during leisure time from week 2 to week 4 of lockdown was associated with improved physical health (β=.24, p=.002). Additionally, an increase in sedentary behaviour during leisure time was associated with poorer physical health (β=−.35, p=.002), mental health (β=−.25, p=.003), and subjective vitality (β=−.30, p=.004). Ensuring sufficient levels of physical activity and reducing sedentary time can play a vital role in helping people to cope with a major stressful event, such as the COVID-19 pandemic.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».