Joint associations of sports participation and smartphone screen time with anxiety among school adolescents
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the joint association of sports participation and smartphone screen time (ST) with anxiety symptoms in school adolescents. This cross-sectional study included 142 Brazilian high school adolescents from a federal public school. Anxiety symptoms were assessed using the Screen for Child Anxiety Related Disorders, with a cutoff point of ≥ 30. Sports participation was measured using the Habitual Physical Activity Questionnaire for Adolescents, classifying participants as sports participation or non-sports participation. ST was measured using the digital well-being function of the smartphone, categorizing participants into low ST and high ST based on the median. Participants were distributed into four groups: sports participation + low ST, sports participation + high ST, non-sports participation + low ST, and non-sports participation + high ST (reference group). Analysis was performed using Poisson regression with robust variance to calculate prevalence ratio (PR) and 95% confidence intervals (CI) for anxiety among groups. The prevalence of anxiety was 41.5% (95% CI 33.6, 50.0). The sports participation + low ST group exhibited a lower prevalence of anxiety compared to the reference group (PR 0.52; 95% CI 0.28, 0.94; p = 0.031). The other groups showed no significant association with the reference group (p > 0.05). In conclusion, sports participation associated with low smartphone ST is related to a lower prevalence of anxiety symptoms in school adolescents. Keywords: Sports. Exercise. Sedentary time. Mental health. Adolescence.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».