Associations between adhering to 24-hour movement guidelines and anxiety among adolescents across intersectional identities: KYRBS 2020–2022
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Identifying preventive measures for adolescent mental health is a global public health priority, as poor mental health heightens the risk of early death from related issues, including suicide. This study examined the associations between adherence to the 24-Hour Movement Guidelines and anxiety among a nationally representative sample of South Korean adolescents, using an intersectional identity framework. Methods Data from the 2020–2022 Korea Youth Risk Behavior Surveys were analyzed. Adolescents aged 12–17 years were grouped based on adherence to guidelines: none, physical activity (PA), sedentary behavior (SB), sleep, two guideline combinations, and all three. Anxiety was the mental health outcome. Logistic regression analyses were conducted by intersectional identity groups, adjusting for age, academic performance, family economic status, and body mass index. Results Among 122,284 adolescents (48.3% female, mean age 14.8 ± 1.5 years), anxiety prevalence was higher in females. Sleep adherence was associated with lower odds of anxiety for both sexes, with stronger associations observed in males (OR: 0.50, 95% CI: 0.38–0.66) and females with high academic performance on weekdays (OR: 0.48, 95% CI: 0.36–0.64). Stronger associations were seen in females from high-income families (OR: 0.48, 95% CI: 0.37–0.63). While SB adherence alone was not linked to lower anxiety, combined adherence to sleep and SB was associated with lower odds of anxiety. PA adherence was associated with increased odds of anxiety, particularly among females across academic and economic groups. Discussion Adherence to sleep guidelines was linked to reduced anxiety, highlighting the crucial role of sleep duration in anxiety management. This underscores the need to consider adolescents’ diverse backgrounds when recommending movement behaviors, warranting further investigation in implementation studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».