Identifying Community-Built Environment’s Effect on Physical Activity and Depressive Symptoms Trajectories Among Middle-aged and Older Adults: Chinese National Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effects of physical activity (PA) across different domains and intensities on depressive symptoms remain inconclusive. Incorporating the community-built environment (CBE) into longitudinal analyses of PA's impact on depressive symptoms is crucial. OBJECTIVE: This study aims to examine the effects of PA at different intensities-low-intensity PA (eg, walking activities) and moderate-to-vigorous-intensity PA (eg, activities requiring substantial effort and causing faster breathing or shortness of breath)-across leisure-time and occupational domains on depressive symptom trajectories among middle-aged and older adults. Additionally, it investigated how CBEs influence depressive symptoms and PA trajectories. METHODS: This longitudinal study included 6865 middle-aged and older adults from the China Health and Retirement Longitudinal Survey. A CBE variable system was developed using a community questionnaire to assess attributes of the physical built environment. Depressive symptoms were measured using the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale. Latent growth curve modeling was applied to analyze 3 waves of the cohort data (2015, 2018, and 2020) to explore the differential effects of PA on depressive symptoms and the role of the CBE. RESULTS: In the 2015 and 2018 waves, higher low-intensity leisure-time physical activity (LTPA) was associated with lower depressive symptoms (β=-.025, P=.01 and β=-.027, P=.005, respectively). Across all waves, moderate-to-vigorous-intensity LTPA showed no significant predictive effects (P=.21 in 2015, P=.57 in 2018, and P=.85 in 2020, respectively). However, higher occupational physical activity (OPA), particularly at moderate-to-vigorous intensities, was consistently associated with higher depressive symptoms. Parallel process latent growth curve modeling revealed that the initial level of total LTPA negatively predicted the initial level of depressive symptoms (β=-.076, P=.01). OPA exhibited dual effects, positively predicting the initial level of depressive symptoms (β=.108, P<.001) but negatively predicting their upward trajectory (β=-.136, P=.009). Among CBE variables, better infrastructure conditions (β=-.082, P<.001) and greater accessibility to public facilities (β=-.036, P=.045) negatively predicted the initial level of depressive symptoms. However, greater accessibility to public facilities positively predicted the upward trajectory of depressive symptoms (β=.083, P=.04). Better infrastructure conditions (β=.100, P=.002) and greater accessibility to public transport (β=.060, P=.01) positively predicted the initial level of total LTPA. Meanwhile, better infrastructure conditions (β=-.281, P<.001) and greater accessibility to public facilities (β=-.073, P<.001) negatively predicted the initial level of total OPA. Better infrastructure conditions positively predicted the declining trajectory of total OPA (β=.100, P=.004). CONCLUSIONS: This study underscores the importance of considering the differential effects of PA across domains and intensities on depressive symptoms in public policies and guidelines. Given the influence of the environment on PA and depressive symptoms, targeted community measures should be implemented.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».