Effects of COVID-19 on Physical Activity and Its Relationship With Mental Health in a US Community Sample: Cross-sectional, Convenience Sampling–based Online Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 restrictions may make it difficult for people to engage in the recommended amounts of physical activity (PA). OBJECTIVE: The influence of the COVID-19 pandemic on PA, as well as the links between PA and mental health, was investigated in this study. METHODS: Participants were recruited using convenience sampling and responded to an online survey between April 15 and July 1, 2021, with ages ranging from 18 to 24 years (n=156, 40.9% of the sample) to ≥55 years (n=28, 7.4% of the sample). To assess general psychological distress, depression, anxiety, and pandemic anxiety, a battery of mental health assessments was used. The International Physical Activity Questionnaire - Short Form was used to collect PA data from participants, who were then classified as inactive, minimally active, or highly active. Participants also indicated the locations where they performed PA before and during COVID-19. RESULTS: A sample of 381 individuals was included in this research. The logistic regression analysis results were interpreted as odds ratios (ORs), where an OR higher than 1 indicated a greater chance of an event occurring and an OR less than 1 implied a lower likelihood of an event occurring. Logistic regression results revealed that inactive individuals were more likely to develop psychological distress (OR 2.17, 95% CI 1.27-3.69, P=.004), depression (OR 3.81, 95% CI 1.92-7.57, P<.001), and anxiety (OR 1.86, 95% CI 0.99-3.47, P=.05) as compared to highly active individuals. Furthermore, when compared to highly active people, those who were only minimally active had a higher risk of depression (OR 2.14, 95% CI 1.05-4.33, P=.04). Wilcoxon signed-rank tests revealed that COVID-19 has a greater impact on reducing the chances of less active individuals engaging in PA outside and in public spaces. Highly active people's physical exercise locations had changed less, and their exercise frequency at home increased. CONCLUSIONS: Programmatic and policy interventions geared particularly toward enhancing PA among those less active may be a helpful strategy for addressing the worldwide pandemic's mental health crisis.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».