Self-Reported Mood and Lifestyle-Related Physical Activity of Young Adults With Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether mood and lifestyle-related indicators of physical health are differentially expressed according to self-reported levels of depressive symptoms among young adults with a current episode of major depression. In a cross-sectional study, we recruited 94 young adults (females = 67, 71.3%; males = 27, 28.7%; aged 18–35 years) with a current episode of major depression. We assessed their mood with the Profile of Mood States (POMS), and Beck Anxiety Inventory-(BAI), sleep with the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), physical activity with the Simple Physical Activity Questionnaire (SIMPAQ), and their cardiorespiratory fitness. Participants’ depression levels were classified as follows using established cut-points: (a) Mild Depressive Symptoms (MIDS, BDI-II 14-19 points, n = 17), (b) Moderate Depressive Symptoms (MODS, BDI-II 20–28 points, n = 37) or (c) Severe Depressive Symptoms (SEDS, BDI-II 29–63 points, n = 40). As expected, we found that young adults with SEDS, when compared to those with MODS and MIDS, showed higher depressive mood on the POMS, and they exhibited greater anxiety symptoms, lower reported ‘vigor’ on physical activity measures, worse sleep quality as expressed by their global score sleep; daytime dysfunction; and sleep disturbance, and they showed lower cardiorespiratory fitness. Those with moderate depressive symptoms only differed from those with mild symptoms with respect to hostility, fatigue and mood disturbance. Although there was a gradient whereby worse mental and physical health indicators were more closely related to the SEDS depression categorization, while healthier indicators were associated with the MIDS category, some parameters were not different between the MDD severity groups, particularly when comparing MIDS and MODS. Clinicians treating patients with MDD should consider these factors when designing lifestyle-based interventions.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».