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Enregistrement W4400455674 · doi:10.1007/s11469-024-01350-9

Adolescent Lifestyle Behaviour Modification and Mental Health: Longitudinal Changes in Diet, Physical Activity, Sleep, Screen Time, Smoking, and Alcohol Use and Associations with Psychological Distress

2024· article· en· W4400455674 sur OpenAlexaff
Scarlett Smout, Katrina E. Champion, Siobhan O’Dean, Jillian Halladay, Lauren A. Gardner, Nicola C. Newton

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health and Addiction · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversity of SydneyUniversity of New South WalesNational Health and Medical Research CouncilCurtin University of TechnologyNorthwestern University
Mots-clésHealth psychologyMental healthPsychological distressPublic healthPhysical activityPsychologySleep (system call)Longitudinal studyAlcohol intakeClinical psychologyCigarette smokingAlcoholScreen timeEmotional distressPsychiatryMedicinePhysical therapyAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines longitudinal behaviour change in six key lifestyle behaviours—sleep, physical activity (PA), sedentary recreational screen time, diet, alcohol use, and tobacco use—and associations with mental health in a large study of Australian adolescents. Change between baseline (M age = 12.7, N = 6,639) and 3-year follow up (M age = 15.7, N = 4445) was investigated. Generalised linear mixed effects regressions modelled associations between behaviour change and later psychological distress score adjusting for baseline behaviours, baseline psychological distress, social determinants, and school clustering. Changes over time in each of the behaviours were significantly associated with later psychological distress, whereby health-promoting behaviours were associated with reduced psychological distress and vice versa. When all behaviour changes were modelled together, significant effects remained for sleep, PA, vegetable consumption, junk food and SSB consumption, alcohol, and tobacco use. Results highlight the potential benefits of behaviour modification to reduce the progression of psychological distress in adolescence.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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