Exploring the interactive effect of dysfunctional sleep beliefs and mental health on sleep in university students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Poor mental health is a known risk factor for poor sleep among university students; however, less is known about the role of dysfunctional sleep beliefs and its relation to mental health and sleep. Additionally, students who identify as people of color (POC) may experience unique stressors related to discrimination and inequalities which can contribute to mental health issues and in turn, influence their sleep. The present study evaluated the impact of dysfunctional sleep beliefs and poor mental health on a student's susceptibility to worse sleep and examined differences among POC. Methods Post-secondary students completed a survey including the Insomnia Severity Index and the Dysfunctional Beliefs and Attitudes about Sleep Scale. Participants also completed questionnaires measuring symptoms of depression, anxiety, and perceived stress. Results One thousand five hundred and sixty-two students were included in the analyses, 58% of which were POC. POC students had more dysfunctional sleep beliefs (p < 0.01) and worse insomnia severity (p < 0.01) compared to white students. Overall, greater dysfunctional sleep beliefs were significantly associated with worse symptoms of depression (b = 1.521), anxiety (b = 1.170), stress (b = 1.370), and poor sleep (b =1.963; ps < 0.001). Dysfunctional sleep beliefs also moderated the relation between poor mental health and sleep, specifically depression (p = 0.035) and anxiety (p = 0.007), by exacerbating sleep outcomes. Discussion The results suggest that dysfunctional sleep beliefs may play a role in perpetuating poor mental health and sleep. Interventions to improve students' sleep and wellbeing focused on reframing dysfunctional sleep beliefs should be examined.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».