Strengths of associations between depressive symptoms and loneliness, perfectionistic concerns, risky alcohol use and physical activity across levels of sleep quality in Swedish university students: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Summary Previous research shows that sleep quality may interact with some other predictors of depression, such that poor sleep could strengthen the association between these factors and depression. We aimed to determine the presence of statistical interactions between sleep quality and loneliness, risky alcohol use, perfectionistic concerns and/or physical inactivity in relation to depressive symptoms. Further, we aimed to describe the functional form of the statistical interactions and associations. We used a cross‐sectional design and included 4262 Swedish university students. All measures were self‐reported, sleep quality was measured with the Pittsburgh Sleep Quality Index, and depressive symptoms with the short‐form Depression, Anxiety and Stress Scale. Regression models of increasing complexity (linear and non‐linear, with and without interactions) were compared to determine the presence of associations and statistical interactions, and to explore the best functional form for these associations and interactions. Out‐of‐sample R 2 from repeated cross‐validation was used to select the final models. We found that sleep quality was associated with depressive symptoms in all final models. Sleep quality showed a linear interaction with perfectionistic concerns in relation to depressive symptoms, such that perfectionistic concerns were more strongly associated with depressive symptoms when sleep quality was poor. Loneliness, risky alcohol use and physical inactivity were non‐linearly associated with depressive symptoms but did not interact with sleep quality. We concluded that out of the four examined variables, only perfectionistic concerns interacted with sleep quality in relation to depressive symptoms. This interaction was weak and explained little of the overall variance in depressive symptoms.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».