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Enregistrement W4297846214 · doi:10.1016/j.focus.2022.100030

Physical Activity and Depression and Anxiety Disorders in Australia: A Lifetable Analysis

2022· article· en· W4297846214 sur OpenAlexaff
Mary Njeri Wanjau, Holger Möller, Fiona Haigh, Andrew Milat, Rema Hayek, Peta Lucas, Lennert Veerman

Notice bibliographique

RevueAJPM Focus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesNSW Ministry of Health
Mots-clésAnxietyDepression (economics)MedicinePopulationMental healthCounterfactual thinkingPsychiatryGerontologyPsychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Mental disorders, in particular, depressive and anxiety disorders, are a leading cause of disability in Australia and globally. Physical activity may reduce the incidence of anxiety and depression, and this supports the inclusion of physical activity in strategies for the prevention of mental ill health. Policy makers need to know the potential impact and cost savings of such strategies. We aimed to quantify the impact of changes in physical activity on the burden of anxiety and depression and healthcare costs in Australia. Methods: We used a proportional multistate lifetable model to estimate the impact of changes in physical activity levels on anxiety and depression burdens for the 2019 Australian population (numbering 24.6 million) over their remaining lifetime. The changes in physical activity were modeled through 3 counterfactual scenarios informed by policy targets: attainment of the Australian Physical Activity Guidelines and achievement of the WHO Global Action Plan on Physical Activity targets of a 10% relative reduction in the prevalence of insufficient physical activity by 2025 and a 15% relative reduction by 2030. Results: If all Australians adhered to the recommended minimum physical activity levels, in 25 years' time, the burden of anxiety could be reduced by up to 6.4% (95% uncertainty intervals=2.5, 10.6), and that of depression could be reduced by 4.4% (95% uncertainty intervals=2.3, 6.5). Over the lifetime of the 2019 Australian population, the gains could add up to 640,592 health-adjusted life years for anxiety (26 health-adjusted life years per 1,000 persons), 523,717 health-adjusted life years for depression (21 health-adjusted life years per 1,000 persons), and healthcare cost savings of 5.4 billion Australian dollars for anxiety (220 Australian dollars per capita) and 5.8 billion for depression (237 Australian dollars per capita). Conclusions: Adherence to the Australian physical activity guidelines and achievement of the 2025 and 2030 global physical activity targets could lead to a substantial reduction of the burden of anxiety and depression. This study provides empirical support for the inclusion of physical activity in strategies for the prevention of mental ill health. Future studies should also assess the size and distribution of the benefits for different socioeconomic and ethnic groups.

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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,600

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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