The impact of 12 modifiable lifestyle behaviours on depressive and anxiety symptoms in middle adolescence: prospective analyses of the Canadian longitudinal COMPASS study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unhealthy lifestyle behaviours are becoming increasingly common and might contribute to the growing burden of mental disorders in adolescence. We examined the associations between a comprehensive set of lifestyle behaviours and depression and anxiety in middle adolescents. METHODS: School-based survey responses were collected from 24,274 Canadian high school students at baseline and 1-year follow-up (average age 14.8 and 15.8 years, respectively). Using linear mixed-effects models, we examined prospective associations of adherence to recommendations for vegetables and fruit, grains, milk and alternatives, meat and alternatives, sugar-sweetened beverages [SSB], physical activity, screen time, sleep, and no use of tobacco, e-cigarettes, cannabis, and binge drinking at baseline with the depressive and anxiety symptoms (measured by CESD-R-10 and GAD-7 scales, respectively) at follow-up. RESULTS: Adherence to recommendations was low overall, particularly for vegetables and fruit (3.9%), grains (4.5%), and screen time (4.9%). Students adhering to individual recommendations, particularly for meat and alternatives, SSB, screen time, sleep, and no cannabis use, at baseline had lower CESD-R-10 and GAD-7 scores at follow-up. Adhering to every additional recommendation was associated with lower CESD-R-10 (β=-0.15, 95% CI -0.18, -0.11) and GAD-7 scores (β=-0.10, 95% CI -0.14, -0.07) at follow-up. Assuming cumulative impact, this might translate into 7.2- and 4.8-point lower CESD-R-10 and GAD-7 scores, respectively, among students adhering to 12 vs. 0 recommendations over four years of high school. CONCLUSIONS: The results highlight the preventive potential of population-based approaches promoting healthy lifestyle behaviours, particularly those with the lowest prevalence, as a strategy to improve mental health in adolescence.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».