A time-use compositional analysis of the association between movement behaviours and depressive symptoms in young adults
Bibliographic record
Abstract
Contexte: La dépression chez les jeunes est un problème de la santé publique croissant. L’activité physique (AP), les comportements sédentaires (CS) et le sommeil représentent des facteurs de risque modifiables des symptômes dépressifs. La compréhension de comment le temps passé quotidiennement dans l'ensemble de l'AP, des CS et du sommeil est associée aux symptômes dépressifs peut éclairer les interventions qui aident à prévenir les symptômes dépressifs chez les jeunes adultes. Objectifs: Ce mémoire vise à estimer l'association entre la proportion de temps sur une période de 24 heures alloué à l’AP d’intensité modérée à vigoureuse (APMV), la marche, les CS et le sommeil, et les symptômes dépressifs chez les jeunes adultes. Il vise à estimer le changement des symptômes dépressifs avec la réaffectation du temps entre les comportements. Méthodes: Les données de l'étude Nicotine Dependence in Teens (NDIT), une étude longitudinale en cours qui a recruté 1294 élèves de 7e année dans 10 écoles secondaires à Montréal, au Canada, ont été utilisées. Les données pour ce projet ont été collectées à 20 et 24 ans à l'aide de questionnaires auto-rapportés. Une analyse compositionnelle a été effectuée. La taille de l'effet de l'association a été estimée par un modèle de réaffectation du temps. Résultats: Aucune association statistiquement significative a été observée entre les proportions de temps passé en APMV (p = 0,273), la marche (p = 0,861), le CS (p = 0,723) et le sommeil (p = 0,948) et les symptômes dépressifs chez les jeunes adultes. La réaffectation de 15 minutes d’APMV aux CS est associée à une augmentation de 3% des symptômes dépressifs. La réaffectation de 15 minutes de CS à l’APMV est associée à une réduction de 1% des symptômes dépressifs. Cependant, ces changements étaient également non significatifs. Conclusion: Le temps alloué à l'APMV, la marche, les CS et le sommeil n’étaient pas associés aux symptômes dépressifs chez les jeunes adultes. La réaffectation du temps entre les comportements de mouvement a entraîné des changements non significatifs des symptômes dépressifs. Ces résultats devront être vérifier avant de formuler des recommandations.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".