Sleep Patterns and Affect Dynamics Among College Students During the COVID-19 Pandemic: Intensive Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep disturbance is a transdiagnostic risk factor that is so prevalent among young adults that it is considered a public health epidemic, which has been exacerbated by the COVID-19 pandemic. Sleep may contribute to mental health via affect dynamics. Prior literature on the contribution of sleep to affect is largely based on correlational studies or experiments that do not generalize to the daily lives of young adults. Furthermore, the literature examining the associations between sleep variability and affect dynamics remains scant. OBJECTIVE: In an ecologically valid context, using an intensive longitudinal design, we aimed to assess the daily and long-term associations between sleep patterns and affect dynamics among young adults during the COVID-19 pandemic. METHODS: College student participants (N=20; female: 13/20, 65%) wore an Oura ring (Ōura Health Ltd) continuously for 3 months to measure sleep patterns, such as average and variability in total sleep time (TST), wake after sleep onset (WASO), sleep efficiency, and sleep onset latency (SOL), resulting in 1173 unique observations. We administered a daily ecological momentary assessment by using a mobile health app to evaluate positive affect (PA), negative affect (NA), and COVID-19 worry once per day. RESULTS: Participants with a higher sleep onset latency (b=-1.09, SE 0.36; P=.006) and TST (b=-0.15, SE 0.05; P=.008) on the prior day had lower PA on the next day. Further, higher average TST across the 3-month period predicted lower average PA (b=-0.36, SE 0.12; P=.009). TST variability predicted higher affect variability across all affect domains. Specifically, higher variability in TST was associated higher PA variability (b=0.09, SE 0.03; P=.007), higher negative affect variability (b=0.12, SE 0.05; P=.03), and higher COVID-19 worry variability (b=0.16, SE 0.07; P=.04). CONCLUSIONS: Fluctuating sleep patterns are associated with affect dynamics at the daily and long-term scales. Low PA and affect variability may be potential pathways through which sleep has implications for mental health.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».