Muscle-Strengthening Exercise and Depression in Chinese Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studies based on western population have indicated that muscle-strengthening exercise (MSE) has positive roles against mental disorders, but little is known about that in Chinese adults. This study, thus, aimed to explore the association between MSE and depression in Chinese university students (aged 18-24 years). A convenient sample of 1794 university students (mean age: 20.67 years) were recruited into this study. A self-reported questionnaire was used to collect information on participants’ sociodemographic information (e.g., sex, body mass index) and MSE. Physical activity and sleep were measured using the International Physical Activity Questionnaire-Short Form and Pittsburgh Sleep Quality Index. Study participants’ depression severity was assessed using the Patient Health Questionnaire-9. A multilevel linear regression was performed to examine the association between MSE and depression. Only 24.87% of study participants met the World Health Organization MSE guidelines of more than 2 days/week. The mean score of depression was 6.80 (± 5.19). More days for MSE (0-7 days) was negatively associated with depression (beta = -0.17, 95%CI: -0.31 ─ -0.03, p = 0.015). Students who did not meet MSE guidelines were more likely to have higher risks for depression (beta = 0.63, 95%CI: 0.09-0.19, p = 0.027). The results indicate that engaging in MSE could be related to decreased depression in Chinese young adults. Interventions aiming at reducing depression could incorporate MSE as a strategic component.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».