Routine regularity during a global pandemic: Impact on mental health outcomes and influence of chronotype
Notice bibliographique
Résumé
Among the public health recommendations for supporting mental health during the COVID-19 pandemic, many strategies had an impact on biological rhythms, like sleep hygiene, physical exercise and healthy eating habits. Considering the known relationship between circadian organization and mental health, our aim was to test the association between behavioral regularity and mental health, and its interaction with chronotype, in a large sample surveyed in Brazil. We collected longitudinal data using online questionnaires that assessed sociodemographic characteristics, behavioral routines, mental health (PHQ-9, GAD-7, WHO-5 scales), and chronotype estimation based on midpoint of sleep on free days - MSF (μMCTQ), in a sample of 1390 participants (81% females). We computed a Routine Regularity Score (RRS) that reflects regularity across four behaviors: sleep, eating, working, exercising. There was a strong negative association between RRS and the severity of anxiety and depressive symptoms (GAD-7 and PHQ-9 scores), which was weaker among participants with late MSF, and a strong positive association with well-being (WHO-5 scores). RRS was a mediator of the MSF-mental health association and a predictor of mental health states. This study provides empirical evidence that maintaining behavioral routines during times of hardship may serve as tools to alleviate the negative impact on mental health.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».