Sleep Quality and Sleep Behaviors in Varsity Athletes: A Pilot Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sleep hygiene practices may hinder university athletes from obtaining quality sleep to support health and performance. We sought to provide a comprehensive evaluation of sleep quality and behaviors in varsity athletes using validated sleep questionnaires: the Athlete Sleep Screening Questionnaire (ASSQ) and the Athlete Sleep Behavior Questionnaire (ASBQ). Sixty-four ( n = 64) athletes participated (54% female; 71% Caucasian). The mean age was 20.3 ± 1.7 years and the mean BMI was 23.3 ± 3.3. Fifty-one percent met the threshold for adequate sleep (7+ h) and 54% reported being somewhat/very satisfied with sleep quality. Global scores for ASSQ Sleep Difficulty and ASBQ sleep behaviors were significantly correlated ( r = 0.31; p = 0.014) and not significantly different across age, academic year, or residence. According to the ASSQ, 11% and 24% were classified as having severe or moderate sleep problems, respectively. The ASBQ categorized 62% as having “poor” sleep behaviors. Notable sleep-influencing factors included a high frequency of emotional/cognitive processing of sport-performance issues (46.9%), frequent use of light-emitting devices before bed (90%), training after 7 pm (65%), and the use of sleep medication (19%). Half of the university athletes did not meet the thresholds for adequate sleep, and some may require a referral for clinical sleep issues. The majority of these athletes' sleep behaviors do not promote adequate sleep. The ASSQ shows utility to assess gradations in clinical sleep difficulty; the ASBQ could be used in concert with the ASSQ to discern “cognitive and physiological arousal” targets for use in educational workshops designed to promote optimal sleep hygiene in university athletes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle