Emotional Vulnerability to Short Sleep Predicts Increases in Chronic Health Conditions Across 8 Years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep is a robust determinant of next-day emotions, but people vary in the extent that their emotions fluctuate on days following short sleep duration. These individual differences in day-to-day sleep and emotion dynamics may have long-term health implications. PURPOSE: To evaluate emotional vulnerability to short sleep (within-person associations between sleep duration and next-day emotions) as a risk factor for future chronic conditions. METHODS: Adults aged 33-84 (N = 1,426; 57% female) in the Midlife in the United States Study reported sleep duration and emotions by telephone for eight consecutive days. Chronic conditions were assessed via checklist at baseline and at a median follow-up of eight years (range: 5-10 years). Short sleep was examined in three ways: person-centered continuous variable, ≤6 hr, and <7 hr; long sleep was defined as ≥9 hr. RESULTS: Multilevel structural equation models revealed that people with greater negative emotions following nights of sleep ≤6 hr (vs. their negative emotions after longer sleep) had increased chronic conditions at follow-up, compared to people who were less emotionally vulnerable to short sleep (Est. = 1.04, SE = .51, p < .028). Smaller declines in positive emotions following ≤6 hr of sleep were marginally predictive of lower risk for chronic conditions (Est. = -.77, SE = .44, p = .054). Emotional vulnerability to <7, ≥9, and continuous sleep hours were not associated with subsequent chronic conditions. CONCLUSIONS: Emotional vulnerability to short sleep is a unique risk factor for the development of chronic conditions, independent of mean-level sleep duration and emotions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».