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Enregistrement W4410384203 · doi:10.1016/j.jad.2025.119413

Impact of physical activities, sedentarism, and sleep on depression and psychological distress-prospective findings of the Canadian longitudinal study on aging

2025· article· en· W4410384203 sur OpenAlexaboutno aff
Rosa Palazuelos‐González, Richard C. Oude Voshaar, Aart C. Liefbroer, Nynke Smidt

Notice bibliographique

RevueJournal of Affective Disorders · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitair Medisch Centrum GroningenConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaRijksuniversiteit Groningen
Mots-clésSittingDepression (economics)Longitudinal studyMental healthDistressLogistic regressionCenter for Epidemiologic Studies Depression ScaleMedicinePhysical activityGerontologyPsychologyDepressive symptomsPsychiatryPhysical therapyClinical psychologyAnxietyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The interrelation of physical activity, sedentarism, and sleep concerning the onset and persistence of depression is underexplored. This study examines the joint effect of time spent in these activities on clinically relevant depressive symptoms (CRDS). It also examines the influence of history of depressive disorder and whether results extend to serious psychological distress (SPD). METHODS: Longitudinal data from the Canadian Longitudinal Study on Aging, including 25,665 middle-aged and older (45-85 years) people, were used. Self-reported questionnaires were used for time spent walking, moderate physical activity (MPA), vigorous physical activity (VPA), sitting, and sleep. CRDS and SPD were assessed with the 10-item Center for Epidemiologic Studies Depression scale and the Kessler Psychological Distress scale, respectively. Logistic regression models, adjusted for covariates, estimated the association between activities and mental health outcomes. RESULTS: At baseline, 15 % experienced CRDS, and 11 % SPD. Those with low activity patterns (high sitting levels, low levels of walking, MPA, VPA, and short sleep) were more likely to develop CRDS and to retain it than those with medium-high activity patterns. These patterns mostly also applied to SPD. Among those with history of depression, sedentary behavior and sleep were less strongly related to CRDS, but walking, MPA and VPA were equally strongly related. CONCLUSIONS: Those with low activity patterns (high levels of sitting, little time spent in physical activities) had the worst mental health outcomes, while participants with higher activity level are less likely to continue or develop CRDS and SPD. Short sleep should be targeted for both mental conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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