Cross-sectional associations between mental health indicators and social vulnerability, with physical activity, sedentary behaviour and sleep in urban African young women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Relationships between mental health and multiple health behaviours have not been explored in young South African women experiencing social constraints. The aim of this study was to identify associations between mental health indicators and risk factors with physical activity, sedentary behaviour, and sleep, amongst young women living in Soweto, a predominantly low-income, urban South African setting. METHODS: For this cross-sectional study, baseline measurements for participants (n = 1719, 18.0-25.9 years old) recruited for the Healthy Life Trajectories Initiative were used including: physical activity, sedentary behaviour (sitting, screen and television time), sleep (duration and quality), depression and anxiety indicators, emotional health, adverse childhood experiences, alcohol-use risk; social vulnerability, self-efficacy, and social support. RESULTS: Multiple regression analyses showed that depression (β = 0.161, p < 0.001), anxiety (β = 0.126, p = 0.001), adverse childhood experiences (β = 0.076, p = 0.014), and alcohol-use risk (β = 0.089, p = 0.002) were associated with poor quality sleep. Alcohol-use risk was associated with more screen time (β = 0.105, p < 0.001) and television time (β = 0.075, p < 0.016). Social vulnerability was associated with lower sitting time (β = - 0.187, p < 0001) and screen time (β = - 0.014, p < 0.001). Higher self-efficacy was associated with more moderate- to vigorous-intensity physical activity (β = 0.07, p = 0.036), better-quality sleep (β = - 0.069, p = 0.020) and less television time (β = - 0.079, p = 0.012). Having no family support was associated with more sitting time (β = 0.075, p = 0.022). Binomial logistic regression analyses supported these findings regarding sleep quality, with anxiety and depression risk doubling the risk of poor-quality sleep (OR = 2.425, p < 0.001, OR = 2.036, p = 0.003 respectively). CONCLUSIONS: These findings contribute to our understanding of how mental health indicators and risk factors can be barriers to health behaviours of young women in Soweto, and that self-efficacy and social support can be protective for certain of these behaviours for these women. Our results highlight the uniqueness of this setting regarding associations between mental health and behaviours associated with non-communicable diseases risk.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».