0239 Excessive Daytime Sleepiness, Reduced Sleep Duration on Weekend and Social Jetlag are associated with Caffeine Consumption in Teenagers
Notice bibliographique
Résumé
Caffeine consumption is increasing in adolescents, particularly due to the gaining popularity of energy drinks. Yet, much more research is needed to better understand the motivation underlying these consumption habits and the impact of caffeine on sleep and daytime functioning in teenagers. The purpose of this study is to examine the association between sleep habits, daytime sleepiness and energy drinks and coffee consumption in adolescents. 674 adolescents (280 boys, 394 girls, 14 to 17 years old) completed a questionnaire on sleep habits and caffeine consumption. First, Pearson’s correlations between energy drinks and coffee consumption were calculated with total sleep time (TST) on school nights (SN) and weekend nights (WN), social jetlag (SJ), and excessive daytime sleepiness (EDS). A multiple linear regression model was performed to examine the unique contribution of each variable that was significantly associated with caffeine consumption in teenagers. Since age could also be associated with this habits, this variable was added to the model. Results showed that energy drinks and coffee consumption was associated with EDS (r=.34;p<.001), TST on SN (r=-.145;p<.001) and WN (r=-.087;p<.05), and SJ (r=.18;p<.001). Multiple linear regression modeling demonstrated that 14,8% of the variance in the consumption habits can be explained by the model (p<.001). EDS was the largest predictor ( β =.29,p<.001), followed by SJ ( β =.18,p<.001) and TST on WN ( β =-.13,p<.01). Age and TST on SN were not significant predictors of caffeine consumption. These results confirm that although EDS is associated with energy drinks and coffee consumption in adolescents, sleep timing and duration on weekend also seem to be associated with this habit. Our results could suggest that caffeine is used to compensate for daytime sleepiness partly due to an increased social jetlag. It could also suggest that teenagers who consume high level of caffeine have more trouble sleeping on weekends. However, it is also possible that teenagers are deliberately using caffeine as a way to increase social and personal time during weekend. This needs to be investigated. None.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».