Associations between youth lifestyle habits, sociodemographic characteristics, and health status with positive mental health: A gender-based analysis in a sample of Canadian postsecondary students
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to estimate associations between lifestyle habits, sociodemographic characteristics, health status, and positive mental health (i.e., flourishing, languishing, moderate) and anxiety and depression symptoms in postsecondary students. Methods: This cross-sectional study used a convenience sample of 2165 Canadian first-semester postsecondary students (59 % female, 41 % men). Participants reported positive mental health using the Mental Health Continuum-Short Form and completed the Hospital Anxiety and Depression Scale to screen for probable cases of anxiety and depression in the Fall of 2023. Participants reported lifestyle habits including recreational screen time (hours/day), physical activity (minutes/week), in-person social interaction (frequency/week), and homework (hours/week). Participants reported age, gender, race/ethnicity, socioeconomic status, and health status (presence of a disability or health problem). Results: Women's weekend screen time was associated with an 11 % reduction in the odds of experiencing flourishing mental health (odds ratio [OR]: 0.89, 95 % CI, 0.83-0.95), and never engaging in in-person socializing increased the odds of women experiencing languishing mental health (OR: 3.80, 95 % CI, 1.45-9.96). More frequent engagement in physical activity and homework were each associated with an increased odds of men experiencing flourishing mental health (OR: 1.00, 95 % CI, 1.00-1.00; OR: 1.03, 95 % CI, 1.00-1.05). Conclusions: These findings highlight modifiable lifestyle habits including screen time, physical activity, in-person socializing, and homework which can be leveraged for mental health promotion among postsecondary students.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».