Associations between different types of sedentary behavior and mental health: Gender-stratified analyses among 97,171 South Korean adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Background Sedentary behavior (SB) is known to be detrimental to the overall health of adolescents. However, it is less understood if mental health outcomes differ by different types of SB. The objective of this study was to examine the association between different types of SB and mental health outcomes among South Korean adolescents. Methods Self-reported, nation-wide, cross-sectional data from 2018 to 2019 Korea Web-based Youth Risk Behavior Surveys (N = 122,923) were used. Different types of SB were categorized into quartiles. Mental health outcomes were dichotomized (yes/no). Multivariate logistic regressions were performed after adjusting for relevant covariates. Results Of 97,171 (age:12–18yrs; girls:49.4%) eligible adolescents, the overall prevalence of sadness/hopelessness, suicidal thoughts, and suicide plan/attempt were 26.8%, 12.6%, and 4·9%, respectively. Overall, prolonged total and non-academic SB (4th quartile) were associated with sadness/hopelessness and suicidal thoughts for both genders and suicidal plan/attempt for girls only. Academic SB was not associated with any of the mental health outcomes. Prolonged Internet use (4th quartile) was also associated with sadness/hopelessness (OR:1.26, 95%CI:1.19–1.34), suicidal thoughts (OR:1.42, 95%CI:1.32–1.53), and suicidal plan/attempt (OR:1.26, 95%CI:1.13–1.40) among girls, but only with suicidal thoughts (OR:1.24, 95%CI:1.13–1.36) among boys. In contrast, the 2nd and 3rd quartiles of Internet use were inversely associated with sadness/hopelessness (OR:0.91, 95%CI:0.85–0.97, 3rd quartile) and suicidal plan/attempt (OR:0.69, 95%CI:0.59–0.80, 3rd quartile) among boys. Conclusions Prolonged total and non-academic SB are detrimental to mental health outcomes among Korean adolescents. More consistent negative associations were found between Internet use and mental health outcomes among girls.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».