Sociodemographic, lifestyle and psychological factors associated with positive mental health In young adults
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Cycle d'études
Programme
Affiliation
Mots-clés
- Positive Mental Health
- Flourishing
- Caractéristiques Sociodémographiques
- Habitudes de Vie
- Caractéristiques Psychologiques
- Jeunes Adultes
- Étude Transversale
- Young Adults
- Sociodemographic
- Lifestyle
- Psychological
- Correlates
- Cross-Sectional
- Santé Mentale Positive
- Florissante
Organisme subventionnaire
Résumé
Introduction : La santé mentale « florissante » est définie par un niveau de bien-être émotionnel, social et psychologique élevé. Les déterminants des troubles mentaux ont été largement étudiés chez les jeunes adultes mais peu d’études examinent les facteurs associés à la santé mentale positive. Objectifs : Identifier les facteurs associés à une santé mentale florissante chez les jeunes adultes âgés de 28 à 34 ans. Méthodes : Cette étude transversale utilise les données de 792 participants de l’étude NDIT (âge moyen (ET) = 30,6 (1,0) ans) ayant fourni des informations sur leur santé mentale positive, mesurée avec le Mental Health Continuum (MHC-SF). Les corrélats potentiels sociodémographiques, liés au mode de vie et psychologiques ont été analysées via des modèles de regression logistique. Trois modèles ont été effectuée pour chaque corrélat : un modèle non ajusté, un modèle avec ajustement minimal, et un modèle ajusté. Résultats : Les variables associées à une probabilité plus élevée de rapporter une santé mentale florissante incluent : études universitaires complétées (OR [IC 95%] =1,44 [1,05-1,99]), être en couple (1,64 [1,22-2,21]), avoir un emploi (1,97 [1,27-3,11]), qualité de sommeil élevée (3,45 [2,53-4,73]), respecter les lignes directrices sur le temps d'écran (2,12 [1,59-2,85]) et avoir une capacité d'adaptation élevée (3,11 [2,58-3,80]). Les variables associées à une probabilité plus faible incluent: vivre seul (0,58 [0,38-0,86)]), faible revenu annuel du ménage (0,37 [0,20-0,64]), symptômes dépressifs (0,05 [0,01-0,15]) et anxieux (0,17 [0,09-0,29]). Conclusion : Identifier des sous-groupes moins susceptibles d'avoir une santé mentale florissante peut contribuer à orienter des programmes de promotion de la santé mentale. D'autres études longitudinales sont nécessaires pour explorer la causalité des associations.
Background: “Flourishing” refers to optimal positive mental health wherein high levels of emotional, psychological, and social well-being coexist. Although determinants of mental illness have been studied extensively in young adults, little is known about factors associated with flourishing mental health. Objective: To identify sociodemographic, lifestyle, and psychological characteristics, associated with flourishing mental health in a population-based sample of adults ages 28-34 years. Methods: Data for this cross-sectional study were drawn from cycle 23 of the ongoing NDIT study, which included 792 participants (mean(SD) age=30.6(1.0) years), who completed the Mental Health Continuum (MHC-SF). Potential correlates investigated included sociodemographic, lifestyle, and psychological factors. Three logistic regression models were considered for each potential correlate: i) an unadjusted model, ii) a minimally adjusted model, and iii) a more fully adjusted model. Results: Variables associated with higher odds of flourishing included attended university (OR[95%CI]:1.44[1.05-1.99]), being in a relationship (OR[95%CI]:1.64[1.22-2.21], being employed (OR[95%CI]: 1.97[1.27-3.11]), relatively high sleep quality (OR[95%CI]: 3.45[2.53-4.73]), meeting leisure screen time guidelines (OR[95%CI]: 2.12[1.59-2.85]), and higher levels of coping ability (OR[95%CI]: 3.11[2.58-3.80]). Inverse associations included living alone (OR [95%CI]:0.58[0.38-0.86]), relatively low annual household income (OR[95%CI]: 0.37[0.20-0.64]), depressive symptoms (OR[95%CI]: 0.05[0.01-0.15]), and anxiety symptoms (OR[95%CI]: 0.17[0.09-0.29]). Conclusion: Identification of subgroups of young adults without flourishing mental health may inform the development and targeting of mental health promotion programs. Longitudinal data are needed to ascertain causality and identify mechanisms underpinning these associations.