The Relationship between Sleep Quality and Eating Competence in A Sample of Canadian Post-Secondary Students
Notice bibliographique
Résumé
Background: Post-secondary students are at increased risk for sleep problems and poor eating behaviours that overtime may lead to negative health outcomes later in life. However, limited research has examined associations of sleep quality with eating behaviours and eating competence (e.g., being positive, flexible, and comfortable with eating and getting enough enjoyable and nutritious foods) among Canadian post-secondary students. Methods: Using a cross-sectional study design, participants completed an online survey with valid and reliable measures that assessed sleep quality (Pittsburgh Sleep Quality Index [PSQI]), eating competence (Satter Eating Competence Inventory [ecSI]) and select eating behaviours (i.e., daily fruit and vegetable intake; weekly caffeine and alcohol intake). Participants were dichotomized into poor- and good-quality sleepers using the PSQI cut-off score (>5 = poor-quality sleeper). Independent t-tests examined sociodemographic (e.g., year in college) and health (e.g., Body Mass Index [BMI]) differences by sleep quality group. Binary logistic regression analyses controlling for BMI examined significant differences between quality sleep (good vs. poor) with eating behaviours. Significance level was set at p<0.05. Results: Participants (n=184) were mostly female (86%) and pursuing full-time studies (93%) in the Faculty of Health Sciences. Most participants were categorized as poor-quality sleepers (69%, n=127), were not meeting the minimum of 7 hours of recommended hours of sleep per night (6.75±1.44SD) and had daily intakes of fruits and vegetables that fell below the recommended minimum. Good quality sleepers had higher eating attitudes (OR=1.23; 95% CI=1.10, 1.39; p<0.001), internal regulation (OR=1.24, 95% CI=1.05, 1.48; p=0.015), contextual skills (OR=1.13; 95% CI=1.03, 1.25; p=0.010), and overall eating competence (OR=1.07, 95% CI=1.03, 1.12; p=0.002) compared to poor-quality sleepers. Conclusion: Campus health services should consider screening students for inadequate sleep behaviours, and when warranted, provide nutrition education that focus on skills to improve eating competence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».