Long-Term Links between Physical Activity and Sleep Quality
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Findings from cross-sectional research indicate that the relationship between sleep quality and physical activity is mixed. For research that does indicate a significant association, the interpretation of the finding most often is that physical activity leads to better sleep, or less frequently, that better sleep leads to more involvement in physical activity (see sleep deprivation studies). Cross-sectional studies, however, are not able to assess the direction of these effects, and experimental studies have tested only one direction of the effects. Longitudinal studies, with their focus on temporal order, are needed to specifically examine the link between sleep and physical activity as well as the direction of effects. The current study had three goals: to examine 1) the longitudinal relationship between sleep and physical activity, 2) the direction of effects, and 3) whether emotion regulation mediates the relationship between sleep and physical activity. METHODS: Participants included a sample of 827 (Mage at baseline = 19.04 yr, SD = 0.92 yr, 73.88% female) students at a university in Southwestern Ontario, who took part in a larger longitudinal survey that started in their first year of university. Participants were surveyed annually for 3 yr (2011, 2012, 2013; retention, 83.9%). Measures assessed sleep quality, physical activity, emotion regulation, and involvement in sports clubs. RESULTS: A cross-lagged autoregressive path analysis revealed that sleep quality indirectly predicted increased high-, moderate-, and low-intensity physical activity over time through its positive effect on emotion regulation. Moderate levels of physical activity indirectly predicted sleep quality over time through emotion regulation. CONCLUSIONS: Overall, there appears to be support for a bidirectional relationship between sleep and physical activity over time (at least for moderate physical activity) but only indirectly through emotion regulation.
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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 | 0,002 | 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».