Effect of Electronic Device Addiction on Sleep Quality and Academic Performance Among Health Care Students: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep quality ensures better physical and psychological well-being. It is regulated through endogenous hemostatic, neurogenic, and circadian processes. Nonetheless, environmental and behavioral factors also play a role in sleep hygiene. Electronic device use is increasing rapidly and has been linked to many adverse effects, raising public health concerns. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the impact of electronic device addiction on sleep quality and academic performance among health care students in Saudi Arabia. METHODS: A descriptive cross-sectional study was conducted from June to December 2019 at 3 universities in Jeddah. Of the 1000 students contacted, 608 students from 5 health sciences disciplines completed the questionnaires. The following outcome measures were used: Smartphone Addiction Scale for Adolescents-short version (SAS-SV), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), and grade point average (GPA). RESULTS: The median age of participants was 21 years, with 71.9% (437/608) being female. Almost all of the cohort used smartphones, and 75.0% (456/608) of them always use them at bedtime. Half of the students (53%) have poor sleep quality, while 32% are addicted to smartphone use. Using multivariable logistic regression, addiction to smartphones (SAS-SV score >31 males and >33 females) was significantly associated with poor sleep quality (PSQI >5) with an odds ratio of 1.8 (1.2-2.7). In addition, male gender and older students (age ≥21 years) were significantly associated with lower GPA (<4.5), with an odds ratio of 1.6 (1.1-2.3) and 2.3 (1.5-3.6), respectively; however, addiction to smartphones and poor sleep quality were not significantly associated with a lower GPA. CONCLUSIONS: Electronic device addiction is associated with increased risk for poor sleep quality; however, electronic device addiction and poor sleep quality are not associated with increased risk for a lower GPA.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».