Association between Lifestyle Behaviours and Mental Health of Adolescents: Evidence from the Canadian HBSC Surveys, 2002–2014
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity (PA) and screen time (ST) are associated with mental health in adolescents, though little is known about their inter-relationships. This study examined the associations of PA and ST with psychosomatic complaints in adolescents. Data from four cycles of the Canadian Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) surveys, collected between 2002 and 2014, were analysed. Eight psychosomatic health complaints were assessed and dichotomised as frequent (≥2 complaints/week) vs. infrequent. PA was assessed by number of days/week participants were physically active for ≥60 min. Discretionary ST was assessed by adding three screen uses: television, electronic games, and computer. Of the 37,829 adolescents (age 13.74 (SD 1.51) years; 52% girls), 25% boys and 39% girls reported frequent psychosomatic complaints. Multilevel logistic analyses showed that ST levels were positively associated while PA levels were negatively associated with reporting frequent psychosomatic complaints in a dose-dependent manner. Compared with ST ≤ 2 hrs/d, ST ≥ 4 hrs/d in girls and ST ≥ 6 hrs/d in boys showed higher odds of reporting psychosomatic complaints. Participating in PA ≥ 60 min every day compared to no PA showed lower odds of reporting psychosomatic complaints by 44% in girls and 57% in boys. Prospective research is needed to understand the causal pathway of these dose-dependent relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».