A U-shaped association between depression and vigorous physical activity: A cross-sectional study in a cohort of police officers and staff in England
Notice bibliographique
Résumé
Policing has become an increasingly sedentary occupation. At the same time, rates of depression are increasing across the police force. Vigorous physical activity (VPA) has been associated with decreasing rates of depression, yet studies of VPA in policing are limited. This study aimed to explore the prevalence of depression and examine its association with VPA in police officers and staff in England, further stratified by gender. A cross-sectional, secondary data analysis of the Airwave dataset was undertaken. The data were analyzed using descriptive statistics and multivariate logistic regression. Of 28,465 police officers and staff in England, 12% reported having doctor-diagnosed depression and 25% were physically inactive. Relative to being physically inactive, undertaking VPA for either four or seven days was significantly associated with having the lowest odds of reporting depression (OR 0.59, 95% CI: 0.51–0.70, p < 0.001) (OR 0.59, 95% CI: 0.45–0.77, p < 0.001), respectively, suggesting a U-shaped/non-linear relationship. This relationship was also observed in the gender-stratification analysis. While the odds of reporting depression were significantly lower for men than women, VPA was significantly associated with reducing the odds of reporting depression slightly more in women (OR 0.43, 95% CI: 0.27–0.67, p < 0.001) than in men (OR 0.50, 95% CI: 0.33–0.75, p < 0.01), indicating women may be more likely to benefit from VPA than men. Vigorous physical activity may provide a protective effect against depression. To prevent the onset of depression in the target population, policy-makers should consider designing physical activity guidelines for police officers to promote VPA in the target population.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».