Associations Between Type and Timing of Physical Activity and Sedentary Behavior With Mental Health in Adolescents and Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This cross-sectional study analyzed the association of leisure-time physical activity (PA) and sedentary behavior (SB), nonleisure PA and SB, and total PA and SB in different time segments of the day with mental health among Dutch adolescents and young adults. METHODS: A total of 881 participants aged 16-25 years completed an online survey. Mental health was assessed using the Mental Health Inventory-5, and participants also reported sex, age, and income. They filled out a questionnaire of types of PA and SB for each hour of the day. Activities were categorized into nonleisure and leisure, during the morning, afternoon, evening, and for the whole day. RESULTS: Participants (52.8% female, on average 20.8 y) generally engaged in more leisure-time PA and SB during weekends compared with weekdays, and more nonleisure activities on weekdays. Associations varied between time segments and days of the week. Positive associations of leisure-time and total PA during the whole day and evenings with mental health were observed on weekdays. Total, leisure-time, and nonleisure-time SB were associated with worse mental health. Nonleisure PA was not associated with mental health. CONCLUSIONS: Leisure-time PA was found to have a favorable association with mental health, particularly in the evenings of weekdays and afternoons of weekend days. On the other hand, leisure SB was associated with poorer mental health in most of the time segments analyzed, and nonleisure SB in the evenings was also related to worse mental health. The type and timing of PA and SB behaviors play an important role in the relationship with 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».