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Enregistrement W4389011148 · doi:10.1016/j.drugalcdep.2023.111039

Playing for more than winning: Exploring sports participation, physical activity, and belongingness and their relationship with patterns of adolescent substance use and mental health

2023· article· en· W4389011148 sur OpenAlexafffund
Jacqueline R. Halladay, Michelle Ogrodnik, J. Farag Alla, Matthew Sunderland, Lauren A. Gardner, Katholiki Georgiades

Notice bibliographique

RevueDrug and Alcohol Dependence · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBelongingnessMental healthPsychologyPhysical activityCooperativenessDemographicsDemographyClinical psychologyMedicineSocial psychologyPsychiatryPhysical therapyPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Promoting adolescent sports participation and physical activity may be effective low-barrier prevention strategies for co-occurring adolescent substance use (SU) and mental health symptoms (MH). The objectives of this study were to: 1) explore associations between profiles of SU/MH and sports participation; and 2) determine whether physical activity and belongingness account for these associations. METHODS: Data came from a representative sample of 11,994 grade 9-12 Ontarian students (ages ~14-18) previously grouped into five SU/MH profiles based on patterns of use and symptoms. A series of multinomial logistic regressions, adjusted for socio-demographics and school clustering, were used to predict the risks of students belonging to SU/MH profiles based on: 1) school sports participation (>=weekly), 2) sports and physical activity (>=60minutes; 0-7 days), and 3) sports, physical activity, and school belongingness. RESULTS: Greater school sports participation, physical activity, and belongingness were each associated with reduced risks of belonging to most profiles with elevations in SU and/or MH symptoms relative to the low SU/MH profile (Relative Risk Ratios: sports=0.62-0.87, physical activity=0.78-0.98, belonging=0.75-0.83). Frequency of physical activity accounted for ~32-60% of the associations between sports and SU/MH profiles, while school belongingness accounted for the remaining associations. Physical activity and belongingness remained independently associated with SU/MH profiles. CONCLUSIONS: Findings suggest possible indirect associations between school sports participation and SU/MH profiles through physical activity and school belongingness, which may be promising prevention targets that have independent associations over and above sports. School sports participation may be one of a number of ways to achieve these goals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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