Goldilocks Days for Adolescent Mental Health: Gender Differences in Optimal and Sub-optimal Movement Behaviours Combinations for Well-being, Anxiety and Depression
Notice bibliographique
Résumé
The purpose was to assess which combinations of movement behaviours (i.e., physical activity, screen time, sleep) would predict the best and worst mental well-being and mental ill-health in a sample of adolescents; and whether associations differed based on gender identity categories. Cross-sectional data from a 2021-2022 cohort of students attending a convenience sample of Canadian secondary schools resulted in an analytical sample consisting of 31,362 cisgender boys, 32,699 cisgender girls, and 3,187 transgender/gender-diverse (TGD) youth. Mean (SD) age of the sample was 14.8 (2.3) years. Association between self-reported compositions of sleep duration, moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) and screen time with mental health status were assessed with regression, as were interactions between movement composition and gender identity. Predicted mental health scores were inspected graphically for dose response and classified as being in the top or bottom 5% of predictions stratified by gender. Movement behaviour composition was significantly associated with all mental health outcomes and significantly modified by gender identity. Dose response between screen time and mental health was stronger for TGD youth and cisgender girls than among cisgender boys at lower levels of exposures (≤4 hours/day). At lower levels of MVPA (≤1 hour/day) the association between MVPA and depression or anxiety among TGD youth was stronger than among cisgender boys or girls. For all groups, predictions converged towards similar “Goldilocks Days” where all outcomes were in the top 5% at approximately 11 hours/day of sleep, 3 hours/day of MVPA, and 0.8 hours/day of screen time.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».