A time compositional analysis of the association between movement behaviors and indicators of mental health in young adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Movement behaviors (i.e., physical activity [PA], sedentary behaviors [SB], sleep) relate to mental health. Although movement behaviors are often analyzed as distinct entities, they are in fact highly inter-dependent (e.g., if an individual increases sleep, then PA and/or SB must be reduced) and these dependencies should be accounted for in the analysis. We tested whether perceptions of time spent in movement behaviors (i.e., moderate-to-vigorous intensity PA [MVPA], light physical activity [LPA], SB, and sleep) related to depressive symptoms and self-report mental health in young adults using a compositional analysis. We then estimated change in depressive symptoms with reallocation of time across movement behaviors using compositional time-reallocation models. METHODS: = 20.3, 55% females). RESULTS: The proportion of time spent in MVPA relative to other movement behaviors related to depressive symptoms non-significantly and to mental health significantly. Reallocating 15 min from MVPA to SB resulted in a significant (0.46 unit) increase in depressive symptoms, and reallocating 15 min of MVPA to LPA was associated with a (0.57) increase in depressive symptoms. CONCLUSION: These results indicate the importance of relative time spent in each movement behavior to mental health. Further research should examine these associations over time.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».