Chronic sleep deprivation and gender-specific risk of depression in adolescents: a prospective population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic exposure to sleep deprivation may increase the risk of depression in young people who are particularly vulnerable to changes in sleep and mental health. Sleep deprivation and incident depression may also differ by gender. We investigated the prospective association between cumulative sleep deprivation and subsequent levels of depressive symptomatology among adolescents from a gender perspective. METHODS: A longitudinal study of 3071 young people in the British Columbia Adolescent Substance Use Survey (BASUS) cohort with three sleep time and two depression measures over 12 months (2011-12). Multivariable linear regression models with interaction terms estimated gender-specific associations between self-reported chronic sleep deprivation and changes in depressive symptomatology; post-estimation analysis calculated adjusted mean depression scores for each level of cumulative sleep deprivation. RESULTS: Cumulative sleep deprivation was associated with a monotonic increase in depression scores at follow-up in young women, but no consistent pattern was seen in young men. During follow-up, 15% of young women were chronically sleep deprived and 29% were depressed (CESD ≥24). Young women reporting chronic exposure to sleep deprivation had higher CESD scores at follow-up (21.50 points, [CI95 19.55-23.45]), than those reporting no history (16.59 [15.72-17.45]); that remained after multivariable adjustment (19.48 [17.59-21.38]). CONCLUSION: Results suggested that chronic sleep deprivation increases the risk of major depression among young women. Mental health promotion for young people should include relevant strategies to ensure young women can achieve recommended amounts of sleep.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».