Longitudinal association between movement behaviours and depressive symptoms among adolescents using compositional data analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research examining the associations between movement behaviours and mental health indicators within a compositional framework are sparse and limited by their cross-sectional study design. This study has three objectives. First, to describe the change in movement behaviour composition over time. Second, to explore the association between change in movement behaviour composition and change in depressive symptoms. Third, to explore how reallocations of time between movement behaviours are associated with changes in depressive symptoms. METHODS: Longitudinal data of 14,620 students in grades 9-12 (mean age: 14.9 years) attending secondary schools in Canada (Ontario, British Columbia, Alberta, Quebec) were obtained from two waves (2017/18, 2018/19) of the COMPASS study. Moderate-to-vigorous physical activity (MVPA), recreational screen time, and sleep duration were self-reported. Depressive symptoms were measured using the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (Revised)-10 (CESD-R-10). Compositional data analyses using pivot coordinates and compositional isotemporal substitution for longitudinal data were used to analyse the data. Analyses accounted for school clustering, were stratified by gender and age (< or ≥ 15 years), and were adjusted for race/ethnicity, body mass index z-score, baseline movement behaviour composition, and baseline depressive symptoms. RESULTS: There were significant differences in movement behaviour composition over time across all subgroups. For example, the relative contributions of MVPA and sleep duration to the movement behaviour composition decreased over time while screen time increased among younger boys and girls and older girls. Increasing sleep duration relative to the remaining behaviours (i.e. screen time and MVPA) was associated with lower depressive symptoms among all subgroups. Increasing screen time relative to the remaining behaviours (i.e. MVPA and sleep duration) was associated with higher depressive symptoms among all subgroups. Increasing MVPA relative to the remaining behaviours (i.e. screen time and sleep duration) was associated with lower depressive symptoms in older girls only. Isotemporal substitution estimates indicated that decreasing screen time by 60 minutes/day and replacing that time with 60 minutes of additional sleep is associated with the largest change in depressive symptoms across all subgroups. CONCLUSIONS: Findings from this prospective analysis suggest that increased sleep duration and reduced screen time are important determinants of lower depressive symptoms among adolescents.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».