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Enregistrement W3198181223 · doi:10.1371/journal.pone.0256867

Longitudinal association between movement behaviours and depressive symptoms among adolescents using compositional data analysis

2021· article· en· W3198181223 sur OpenAlexafffundabout
Hugues Sampasa‐Kanyinga, Ian Colman, Dorothea Dumuid, Ian Janssen, Gary S. Goldfield, JianLi Wang, Karen A. Patte, Scott T. Leatherdale, Jean‐Philippe Chaput

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of WaterlooBrock UniversityQueen's UniversityChildren's Hospital of Eastern OntarioRegional Municipality of NiagaraUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésLongitudinal studyDemographyBody mass indexPsychologyAssociation (psychology)Depression (economics)MedicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,242
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,169 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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