Application of Ecological momentary assessment (EMA) in assessing the relationship between affect and movement behaviors among people with mood disorders: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Ecological momentary assessment (EMA) enables the generation of intensive longitudinal data to examine dynamic relationships between variables. This study aims to describe the use of EMA in assessing dynamic associations between movement behaviors (physical activity, sedentary behavior, and sleep) and affective experiences among people with affective disorders. This scoping review searched peer-reviewed journal articles in eight electronic databases in both June 2022 and October 2023. Twenty-two studies were identified. Affective constructs were inconsistently implemented conceptually and operationally. Most studies (4/5) comparing compliance rates between mood-disordered participants and healthy controls found no significant differences, supporting EMA feasibility for individuals with affective disorders. Sleep quality was consistently linked to higher positive affect, lower negative affect, and mood enhancements. Physical activity (6/8 studies) was consistently associated with mood enhancements or improved positive affect, but not negative affect (2/3 studies). One study investigated affect and an indicator of sedentary behavior. Our review highlights EMA feasibility for investigating movement behaviors and affective experiences among people with affective disorders. Understanding these associations may contribute to informing clinical management of affective disorders and developing behavioral interventions such as just-in-time adaptive interventions. However, enhancing EMA methodology design and reporting is necessary to improve study reliability and validity.
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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 | 0,017 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».