Physical activity and mental health: a systematic review and best-evidence synthesis of mediation and moderation studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While evidence consistently demonstrates that physical activity is beneficial to mental health, it remains relatively unknown how physical activity benefits mental health, and which factors influence the effect of physical activity on mental health. This understanding could vastly increase our capacity to design, recommend, and prescribe physical activity in more optimal ways. The purpose of this study was to systematically review and synthesise evidence of all mediators and moderators of the relationship between physical activity and mental health. METHODS: Systematic searches of four databases (i.e., Scopus, PsycINFO, PubMed, and SPORTDiscus) identified 11,633 initial studies. Empirical studies that quantitatively assessed physical activity, or conducted a physical activity intervention, measured a mental health outcome, and tested one or more mediator or moderator of the relationship between physical activity and mental health were included. A total of 247 met the inclusion criteria; 173 studies examined mediation and 82 examined moderation. RESULTS: Results of the best-evidence synthesis revealed strong evidence for 12 mediators including affect, mental health and wellbeing, self-esteem, self-efficacy, physical self-worth, body image satisfaction, resilience, social support, social connection, physical health, pain, and fatigue. Moderate evidence was identified for a further 15 mediators and eight moderators. CONCLUSIONS: Findings should inform the design of future physical activity interventions to ensure optimal effects on mental health related outcomes. Additionally, if health professionals were to take these mediators and moderators into consideration when prescribing or recommending physical activity, physical activity would likely have a greater impact on population mental health.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».