Takeaway food consumption and depressive symptoms in Chinese university students: mediating effects of physical activity
Notice bibliographique
Résumé
Background: The consumption of takeaways is becoming increasingly prevalent. Despite this, the relationship between takeaway food consumption and depressive symptoms in Chinese populations has not been clarified. Furthermore, the factors that mediate the association between takeaway frequency and depressive symptoms are unknown. Methods: Questionnaires were employed to collect data from 6,417 new students at Chongqing Medical University in the autumn of 2023, including sociodemographic information, takeaway frequency, physical activity levels (measured by the International Physical Activity Questionnaire Short Form), and depressive symptoms (measured by the Patient Health Questionnaire-9). Multiple linear regression and mediation analysis were performed. Multiple imputations were used to fill in missing data through sensitivity analyses. Results: Among 6417 participants, 2,606 (40.6%) students ordered takeaway at least once a week, with 235 (3.7%) of them ordering takeaway food every day. Takeaway frequency was significantly associated with depressive symptoms (β=0.034, P=0.006), and physical activity partially mediated this relationship (95% bootstrap confidence interval=0.0024, 0.0371). Conclusions: The study highlights the negative relationship between takeaway frequency and emotional well-being, emphasizing the need to focus on the emotional health of frequent takeaway food consumers. Moreover, our study suggests that increased physical activity may alleviate takeaway-induced mood-related outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».