Associations between positive affect and physical activity from young adulthood to midlife: A 25-year prospective study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Positive affect may influence health by promoting physical activity, but evidence evaluating this association is mostly cross-sectional and cannot discern directionality. This study used a counterfactual-based framework to estimate the causal effect of positive affect on physical activity patterns over 25 years, accounting for potential reverse associations. METHOD: Data were from 3,352 participants in the Coronary Artery Risk Development in Young Adults study. Repeated assessments of positive affect and physical activity were collected from 1990 to 2016. Longitudinal associations were evaluated in two ways: (a) using baseline positive affect in traditional linear mixed models that accounted for reverse causal associations by adjusting for baseline physical activity, and (b) using marginal structural models that treated positive affect as a time-varying exposure, thus accounting for dynamic reverse causal associations due to bidirectional relationships. RESULTS: Fully adjusted traditional models found no association with physical activity at the first follow-up assessment, but positive affect was related to a slower decline in physical activity over time. Marginal structural models similarly found that positive affect was unrelated to physical activity at the first follow-up assessment but robustly associated with a slower decline in activity levels (5-year change: β = -3.33, 95% confidence interval [CI] = -5.80, -0.86; difference in 5-year change per 1 - SD positive affect: β = 4.99, 95% CI = 2.52, 7.46). CONCLUSIONS: Positive affect may play a causal role in slowing the decline in physical activity adults generally experience during through midlife. Efforts to enhance positive affect at the population level may be a promising new approach to help individuals stay active as they age. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».