0730 EFFECT OF EVERYDAY ANXIETY AND PSYCHOLOGICAL WELL-BEING ON THE RECALL OF DISTURBED DREAMING
Notice bibliographique
Résumé
The present study tested a prediction from Levin and Nielsen’s (2007) neurocognitive model of disturbed dreaming stipulating that variations in the frequency of bad dreams and nightmares are partly determined by day-to-day variations in emotional stress. The model also suggests that relations between dreams and stress may vary as a function of personality traits. 224 adults (186F, 38M, mean age=31.8 yrs; range = 17–74) completed several measures of psychological well-being, including of depression (Beck Depression Inventory-II), general psychopathology (Symptom Checklist-90-R), and nightmare distress (Nightmare Distress Questionnaire). Participants subsequently kept a daily dream log from one to four weeks in which they were required to report all dreams recalled, including their emotional tone and intensity, and noted whether the recalled dream was a bad dream or nightmare (ie, disturbed dreaming). Participants also completed a nightly pre-sleep anxiety scale. A large majority of participants (83.0%) completed the log for 4 consecutive weeks. Almost half the mornings (45.3%) where accompanied by dream recall and most participants (75.9%) reported at least one disturbing dream in their logs. General equation estimation analyses using a negative binomial distribution were performed with levels of pre-sleep anxiety, depression, general psychopathology, nightmare distress, age and gender as predictors of disturbed dreaming. The model revealed that higher pre-sleep levels of anxiety predicted a greater probability of recalling a disturbing dream the following morning (B=0.08, t=2.03 p=0.042). Age (B=0.46, t=13.34, p<0.001), nightmare distress (B=0.22, t=5.07, p<0.001) and general psychopathology (B=0.11, t=2.25, p=0.024) also contributed positively to this model, whereas depression and gender did not (ps>0.05). In line with neurocognitive model put forth by Levin and Nielsen (2007), these results show that everyday levels of perceived stress predict recall of disturbed dreaming beyond the effects attributable to nightmare-related distress, general psychopathology and age. Additional work, however, is required to delineate the role of trait versus state variables play in the frequency and intensity of disturbed dreaming. Research is supported by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».