Association between Beverage Consumption and Sleep Quality in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to verify if the consumption of different beverages (such as water, 100% pure fruit juice, and sugar-sweetened beverages (SSBs)) is associated with adolescents’ sleep quality. French-speaking adolescents were recruited in person and online throughout the province of Québec (Canada) from the end of March to early July 2023. Beverage consumption and sleep quality were measured using French versions of validated questionnaires specifically designed for adolescents. A total of 218 adolescents (14–17 years; 55.5% female) completed the online survey. Among caffeinated SSBs, energy drink (rs = −0.16; p = 0.0197) and sugar-sweetened coffee (rs = −0.33; p < 0.0001) intake was correlated with adolescents’ sleep quality. Energy drink consumption (β = −0.0048; p = 0.0005) and being male (β = 0.6033; p < 0.0001) were associated with adolescents’ sleep quality. There was an interaction between sugar-sweetened coffee intake and biological sex that was associated with adolescents’ sleep quality (p = 0.0053). Sugar-sweetened coffee consumption was correlated with adolescent girls’ abilities to go to bed (rs = −0.21; p = 0.0203) and fall asleep (rs = −0.28; p = 0.0020), while in boys, it was only significantly correlated with their abilities to go to bed (rs = −0.27; p = 0.0069). Public health interventions aimed at adolescent boys should primarily target lowering energy drink consumption, while those aimed at girls should prioritize sugar-sweetened coffee intake to possibly improve their sleep quality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».