Relationship between Resilience and Physical Activity in Adolescents: The Role of Family Functioning
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physical inactivity among adolescents has become a global public health challenge, with over 80% failing to meet the recommendations of the WHO for activity levels. Existing research predominantly examines how physical activity (PA) enhances resilience, while the predictive role of resilience in PA, particularly its interaction with family factors, has received limited attention. This study aimed to examine the associations between resilience and PA among adolescents, focusing on family functioning and gender differences. Methods: In this cross-sectional study, a total of 909 Chinese adolescents (463 males and 446 females, aged 13.3 ± 0.5 years) completed the following validated self-report instruments: the Connor-Davidson Resilience Scale with 10 items, the Physical Activity Questionnaire for Older Children, and the Family Adaptability and Cohesion Evaluation Scale II-Chinese version that was used to categorize family functioning into three types (i.e., lower, balanced, and higher). The generalized linear mixed-effect model (GLMM) was used to determine the contribution of resilience and its interaction with family functioning type on PA after adjusting for age and gender. Results: Males presented significantly higher resilience and PA levels (both p < 0.001) as well as better family functioning (p < 0.01) than females. Compared with the lower functioning group, participants from higher-functioning families showed superior resilience and PA (both p < 0.001). The GLMM analysis revealed a positive relationship between resilience and PA (p < 0.001), where the lower functioning group was significantly weaker than the higher functioning group. Conclusion: Resilience and PA in adolescents vary across gender and family functioning type, with males and adolescents from better-functioning families outperforming their peers. Resilience is a positive predictor of PA in adolescents, with family functioning type being a crucial moderator of such a relationship.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».