Sleep Quality and the Importance Women Place on Healthy Eating Interact to Influence Psychological Resilience
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The impact women's daily habits may have on psychological resilience is not well understood. This cross-sectional analysis examined: (1) the impact of sleep quality on resilience, and (2) whether this association was modified by the importance women place on healthy eating. Methods: We collected data from 64 women (aged 18-67 years). The Pittsburgh Sleep Quality Index and Connor-Davidson Resilience Scale-10 assessed sleep quality and resilience, respectively, with lower scores indicating reduced resilience. One item assessed attitudes towards healthy eating. Linear regression models and 95% confidence intervals examined associations adjusted for age and income. Results: Reduced sleep quality was associated with a decreased resilience score (B=0.55, 95% CI: -1.06, -0.04, p=.04) when adjusted for age and income. After stratification, sleep quality and resilience were not associated among women who indicated healthy eating was very important. Among women who indicated healthy eating was less than very important, reduced sleep quality was associated with decreased psychological resilience (B=0.85, 95% CI: -1.55, -0.15, p=.02). Conclusions: Poor sleep quality was associated with reduced resilience among women. Placing a strong emphasis on healthy eating helped buffer the impact of poor sleep quality on women's psychological resilience.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».