Association of 24-hour movement guideline adherence, mental health and quality of life in young adults: the role of e-Health literacy
Notice bibliographique
Résumé
Background: The spread of Covid-19 and resultant infection prevention strategies have disturbed the life routine of Chinese young adults, led to reduced physical activity (PA), prolonged screen time (ST) and inadequate sleep duration (SP), and made immense influence on their mental health (MH) and quality of life (QoL). E-Health literacy (EHL) can enable citizens to use available online information to respond to the highly complex information environment and make appropriate health decisions. Objective: This study aims to examine associations between adhering to 24-h movement (24HM) guidelines and MH and QoL among young adults, as well as to identify any mediating or moderating role of EHL in these associations. Methods: 1742 young adults (20.03 ± 1.54 years old, 68.6% females) from north and south China completed self-report measures of 24HM (PA, ST and SP), health indicators (MH and QoL), EHL and demographic information through an online survey between 4 Apr and 16 Jun 2022. Generalized linear mixed models were applied for data analysis. Results: Results showed that adhering to PA, ST and SP guidelines were all positively connected with QoL while MH was associated with adhering ST or SP guidelines. Adhering to more of 24HM guidelines was linked to better MH and QoL. EHL significantly mediated the association of guideline adherence and QoL and moderate that of guideline adherence and MH. Conclusion: This is the first study to investigate the role of EHL on the associations between 24HM and MH as well as QoL during the Covid-19. The findings may contribute to further empirical research or intervention that aims to promote MH or QoL among young adults more effectively or provide valuable references for developing relevant strategies or policy of health promotion or public health events in China.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».