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Enregistrement W3028816751 · doi:10.1093/sleep/zsaa056.934

0938 Sleep, Perfectionism and Cognitive Anxiety in Sports: An Exploratory Study

2020· article· en· W3028816751 sur OpenAlexaff
Laura Ramos Socarras, Vincent Bourgon, K Mercier, Geneviève Forest

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPsychologyPerfectionism (psychology)Sleep onset latencyClinical psychologyCognitionSleep (system call)Sleep onsetAssociation (psychology)InsomniaPsychiatrySleep disorder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Perfectionism has been related to cognitive anxiety in sports. The bidirectional association between sleep and anxiety has also been well studied. However, the relationship between sleep habits, anxiety and perfectionism in physically active young individuals hasn’t been documented yet. This was the objective of the present study. Methods 150 young, physically active participants (10 to 18 years old; 47% boys, 51% girls) completed an online survey comprised of questions extracted from the Sport Multidimensional Perfectionism Scale-2, the Competitive State Anxiety Inventory-2R and the Adolescent Sleep Habits Survey. First, independent t-tests were conducted to compare sleep habits, personal standards (PS), perceived parental pressure (PPP) and perceived coach pressure (PCP) of more anxious (ANX) to less anxious (NOANX) participants. Then, stepwise multiple linear regression analyses were computed to examine the significant sleep habits and perfectionism variables associations with competitive cognitive anxiety. Results Results show that ANX participants have higher PS (t(148)=3.19, p=0.002), less total sleep time on weekend (TST; t(148)=-2.94, p=0.004), longer sleep onset latency (SOL) on weeknights (t(128.09)=2.28, p=0.03) and report more daytime sleepiness (t(148)=3.06, p=0.003) compared to NOANX participants. The significant sleep variables and PS collectively explained 17.7% of competitive cognitive anxiety variance (p=0.00). PS was the largest predictor (β=0.27, p=0.00), followed by daytime sleepiness (β=0.21, p=0.007), weekend TST (β=-0.17, p=0.023) and weeknight SOL (β=0.16, p=.038). Conclusion These results suggest that, even though PS is associated with cognitive anxiety, sleep seem to be an important factor to consider. Specifically, increased daytime sleepiness accompanied by difficulties falling asleep during school nights and no recovery sleep during weekends significantly contribute to competitive cognitive anxiety. These results could have important implications when addressing competitive anxiety issues in young athletes. Support N/A

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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