Can exergaming boost mental health in university students
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Exergaming pairs conventional video game technology with motion-sensors to encourage physical activity behaviour. Previous studies have documented the physical health benefits of exergaming, yet less attention has been focused on the mental health consequences of exergaming particularly among university students. This study examined the role of exergaming relative to mental health reported by university students by addressing these questions: (1) Is exergaming associated with better mental health than non-exergaming? (2) Does the intensity of exergaming participation impact mental health? Methods: Using a non-experimental design, 53 'exergamers' (58.49% female; 84.91% White) and 53 'non-exergamers' (69.81% female; 81.13% White) completed a web-based questionnaire on a single occasion assessing demographics, exergaming (frequency/duration of moderate/vigorous intensity exergaming), and mental health indicators (stress, anxiety, flourishing, and vitality). Results: Simple linear regression analyses using group status as the predictor variable indicated no link with any mental health variable (R2's 0.30). Moderate and vigorous intensity exergaming was correlated with mental health (r's = -0.50 to 0.44) in the subsample of exergamers. Simultaneous entry multiple regression analyses indicated moderate-intensity exergaming was the only significant predictor of mental health accounting for up to 10.0 percent unique variance (R2's = 0.15 to 0.29). Discussion: Overall, it appears that exergaming does not confer unique benefits on mental health for university students at least compared to non-exergaming. Yet regular exergamers participating at moderate-intensity levels may experience mental health benefits.Acknowledgments: This research was funded by the Ontario Trillium Foundation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».