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Enregistrement W4319017567 · doi:10.3389/fped.2023.920629

Exploratory examination of the association between physical-mental multimorbidity and physical activity in children

2023· article· en· W4319017567 sur OpenAlexafffund
Chloe Bedard, Brian W. Timmons, Mark A. Ferro

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésMedicineAssociation (psychology)Physical activityPhysical examinationPsychiatryGerontologyClinical psychologyPhysical therapyInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children with physical illnesses often experience co-occurring mental illness (known as multimorbidity; MM) and it is currently unknown if MM is associated with physical activity (PA) and if the association differs between internalizing and externalizing disorders. Therefore, the aim of this study was to examine the association between MM and PA. Baseline data from the Multimorbidity in Children and Youth Across the Life Course (MY LIFE) cohort was used. MY LIFE is an ongoing prospective study that follows children ages 2 to 16 years with a chronic physical illness and measures PA using accelerometry and mental illness using the Mini International Neuropsychiatric Interview for Children and Adolescents. 140 children (53.2%) provided valid accelerometer data. Children with internalizing disorders recorded less light (B = -5.87), moderate (B = -1.82), and vigorous PA (B = -1.93) and fewer days meeting PA guidelines [Exp(B) = 0.73] and those with externalizing disorders recorded more light (B = 4.85), moderate (B = 1.78), and vigorous PA (B = 2.41) and more days meeting PA guidelines [Exp(B) = 1.06]. However, only the association between internalizing disorder and days meeting PA guidelines was statistically significant. This study provides preliminary evidence that children with MM may accumulate less PA depending on the type of mental illness they experience.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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