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Enregistrement W4414752835 · doi:10.1186/s12889-025-24591-2

Threat of coronavirus and depressive symptoms in adolescents: do 24-hour movement behaviors mediate this relationship?

2025· article· en· W4414752835 sur OpenAlexaff
Gabriel Pereira Maciel, Bruno Gonçalves Galdino da Costa, Ilana Nogueira Bezerra, Kelly Samara da Silva, Alexsandra da Silva Bandeira, Iraneide Etelvina Lopes, Vı́ctor Castro, Valter Cordeiro Barbosa Filho

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésAnxietyMental healthBiostatisticsDepression (economics)CoronavirusDepressive symptomsAssociation (psychology)PandemicPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has disrupted the lives of adolescents worldwide, increasing their risk of mental health issues such as anxiety and depression. Daily behaviors like physical activity, screen use, and sleep are thought to influence emotional well-being, but it remains unclear how they interact with pandemic-related stressors. This study investigated whether these 24-hour movement behaviors help explain the link between adolescents’ perceived threat of the coronavirus and symptoms of depression. METHODS: We conducted a cross-sectional survey with 1,303 adolescents (50.96% female; average age = 16.32 years, SD = 1.10) in Northeast Brazil between August and October 2021. Depressive symptoms were assessed using the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale. Structural equation modeling was used to test whether physical activity, recreational screen time, and sleep duration mediated the association between perceived coronavirus threat and depressive symptoms. RESULTS: The perceived threat of the coronavirus was directly associated with higher depressive symptoms (ß: 0.163; p value < 0.001). Additionally, each movement behavior showed a significant association with depression: more physical activity (ß: -0.084; p value < 0.01) and longer sleep (ß: -0.167; p value < 0.001) were linked to fewer symptoms, while greater recreational screen time was related to more (ß: 0.130; p value < 0.001). However, none of these behaviors explained the pathway between perceived threat and depressive symptoms, suggesting that other factors—such as emotional regulation, social support, or family dynamics—may better account for this link. CONCLUSION: While the movement behaviors did not mediate the effect of the perceived coronavirus threat on depression, they were still independently related to mental health. These findings support the value of promoting healthy daily routines among adolescents during pandemics and as part of broader mental health strategies. Public health interventions should consider these behaviors as protective factors that may help reduce the burden of depression in future crises.

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)0,008
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 seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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