216 Resilience, sleep difficulties, and subjective sleep quality during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction We have shown in a previous study that despite significant improvements in sleep patterns and sleep duration during COVID-19 in teens and young adults, only teens reported better sleep quality and satisfaction. Moreover, sleep difficulties seem to be more prominent in the older group during the pandemic, suggesting that there could be additional risk factors involved. The current study aimed to investigate the role of resilience in the association between changes in sleep and the subjective sleep quality (SSQ) in teens and young adults during COVID-19. Methods 289 teens (12-17 years old) and 294 young adults (18-25 years old) completed the Connor-Davidson Resilience Scale-10 and an adapted version of the Pittsburgh Sleep Quality Index online. Teens and young adults were each divided into a resilient and less resilient group. Hierarchical regression models were conducted to examine the unique contribution of weekdays sleep duration, sleep difficulties, and resilience to SSQ. Sleep duration, sleep difficulties and SSQ before COVID-19, and gender were entered as controls. Results Results show that in less resilient teens, changes in sleep onset difficulties (β=-.285, p=.003), nocturnal and early awakenings (β=-.218, p=.019), and weekdays sleep duration (β=.282, p=.001) significantly predicted SSQ and explained 36.5% of the variance. In less resilient young adults, changes in nightmares (β=-.309, p=.027) and sleep onset difficulties (β=-.263, p=.012) significantly predicted SSQ and explained 24.1% of the variance. In resilient teens, changes in weekdays sleep duration (β=.296, p=.007) significantly predicted SSQ and explained 20.1% of the variance. In resilient adults, changes in sleep onset difficulties (β=-.325, p=.001), nocturnal and early awakenings (β=-.374, p=.000), and weekdays sleep duration (β=.192, p=.009) significantly predicted SSQ and explained 46.0% of the variance. Conclusion Our results suggest that resilience appears to be a protecting factor in the impacts of sleep difficulties on sleep quality, but only in adolescents. Indeed, in young adults, sleep difficulties seem to be a more important factor modulating sleep quality than changes in sleep duration. These results underline the importance of focusing on the intrinsic characteristics of each population to better target interventions. Support (if any):
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».