Longitudinal Shifts in Movement Behaviors during the COVID-19 Pandemic: Relations to Posttraumatic Stress Disorder among University Students
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the longitudinal changes of movement behaviors and their relationships with posttraumatic stress disorder (PTSD) among university students during the coronavirus disease 2019 in China. A total of 569 university students completed online surveys twice (Time 1: between December 2020 and January 2021; Time 2: between November and December 2021). Physical activity, sedentary behavior, sleep duration and quality, as well as PTSD were self-reported. According to Canadian 24-h movement guidelines, the longitudinal shifts in each movement behavior from Time 1 to Time 2 were divided into four categories (consistently meeting the guidelines, from meeting to not meeting the guidelines, from not meeting to meeting the guidelines, and consistently not meeting the guidelines). Generalized linear mixed models were conducted using 410 valid responses (20.2 ± 1.0 years old at Time 2, 41.2% males). From Time 1 to Time 2, 22.2%, 2.0%, and 45.6% of the students consistently met the physical activity, sedentary behavior, and sleep guidelines, respectively. Compared to those who consistently met the sedentary behavior guideline, students who consistently failed to meet or changed from meeting to not meeting the guidelines had higher levels of PTSD. Students who had poor sleep quality at both time points or changed from good to bad sleep quality had higher levels of PTSD than those who maintained good sleep quality over time. Compared to those who consistently failed to meet the guideline, students who consistently met the PA guideline had higher levels of PTSD. These findings highlight the needs to improve and maintain healthy behaviors for mental health.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».