Longitudinal study examining the relationship between physical activity and psychiatric hospitalizations in canadian adolescents and young adults utilizing record linkage
Notice bibliographique
Résumé
Overwhelming evidence suggests that physical activity among youth can prevent mental illness; however, few studies have explored its effects on mental healthcare utilization. This study aimed to examine the longitudinal associations between physical activity among Canadian adolescents and young adults (AYAs; 12-24 years) and incidence of psychiatric hospitalizations. Physical activity was measured in the 2001-2014 Canadian Community Health Survey (CCHS) and was linked to the Discharge Abstract Database. Negative binomial regression analyses were performed on each CCHS cycle to obtain incidence rate ratios (IRRs) for psychiatric hospitalizations by level of physical activity, which were subsequently meta-analyzed to obtain pooled estimates. In total, 96,100 participants were recruited across eleven cycles. Adolescents were more physically active (52%) compared to young adults (39%). The most common cause of hospitalization was mood or anxiety disorders (38%). Fully adjusted models found that moderately active (IRR = 1.30; 95% CI: 1.02-1.66; p = 0.01) and inactive (IRR = 1.33; 95% CI: 1.06-1.66; p = 0.01) participants had higher rates of psychiatric hospitalizations compared to active participants. Our findings suggest that lower levels of physical activity among AYAs were associated with an increased incidence of psychiatric hospitalizations, providing valuable insights for stakeholders and laying the groundwork for future research.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».