Why so slangry (sleepy and angry)? Shorter sleep duration and lower sleep efficiency predict worse next‐day mood in adolescents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The goal of this study was to evaluate the relationships of actigraphic nighttime sleep duration and quality with next-day mood among urban adolescents using a micro-longitudinal design. METHODS: A subsample (N = 525) of participants from the Fragile Families & Child Wellbeing Study (mean age: 15.4 years; 53% female; 42% Black non-Hispanic, 24% Hispanic/Latino, 19% White non-Hispanic) in the United States between 2014 and 2016 concurrently wore a wrist actigraphic sleep monitor and rated their daily mood in electronic diaries for about 1 week. Multilevel models tested the within-person temporal associations of nightly sleep duration and sleep maintenance efficiency with next-day reports of happiness, anger, and loneliness. The models also tested the between-person associations of sleep variables and mood. Models adjusted for sociodemographic and household characteristics, weekend, and school year. RESULTS: After nights when adolescents obtained longer sleep duration than their usual, they reported lower ratings of anger (B = -.03, p < .01) the next day. After nights when adolescents had higher sleep maintenance efficiency than their usual, they reported higher ratings of happiness (B = .02, p < .01) the next day. Adolescents who had longer average sleep duration reported lower ratings of anger (B = -.08, p < .01) and loneliness (B = -.08, p < .01) compared to others. There was no within-person association of sleep duration or efficiency with loneliness. Sleep duration was not associated with happiness between adolescents, and sleep maintenance efficiency was not associated with any mood measure between adolescents. CONCLUSIONS: Improvements to nightly sleep may help increase happiness and decrease anger the following day in adolescents. Promoting sleep health is recommended to improve mood.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».