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Enregistrement W4394979404 · doi:10.1093/sleep/zsae067.0345

0345 The Moderating Effect of Screen Time on the Relationship Between Physical Activity and Sleep in Young Athletes

2024· article· en· W4394979404 sur OpenAlexaff
Chloé Turpin, Jean-François Caron, Rachel Pétrin, Geneviève Forest

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesSleep (system call)PsychologyPhysical activityClinical psychologyMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Studies have emphasized the significance of sleep in performance and well-being of young athletes. Physical activity has been shown to improve various aspects of sleep in adolescents, including sleep quality. Yet, excessive screen time has been found to have a negative impact on sleep among adolescents, possibly dampening the beneficial effects of physical activity. Hence, our research aimed to investigate the moderating effect of screen time on the relationship between physical activity and sleep quality in young athletes. Methods 211 young elite athletes (M=14.9±1.6 years old; 60.4% females) completed online questionnaires, including the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) and a homemade sports and lifestyle habits questionnaire. A moderation analysis was conducted using PROCESS 4.2 to examine the moderating effect of screen time (the average number of hours per day spent on screens) on the relationship between physical activity (the average number of training hours per week) and sleep quality (subscale #1 of the PSQI). Age, BMI, and sex were added as covariates, since they were correlated with the physical activity and sleep quality variables. Results The moderation model was significant (F(6,203)=8.14, p<.001) and accounted for 16.2% of the variance. Results indicate a significant main effect of screen time on sleep quality (b=.294, p=.004) and a significant interaction of screen time and physical activity on sleep quality (b=.005, p=.021). Physical activity was associated with sleep quality when screen time was at one SD below the mean (b=-.025, p<.018) but not at the mean (b=-.006, p<.433) nor above the mean (b=.014, p<.236). The simple plot analysis revealed that when young athletes had low screen time, more physical activity was related to better sleep quality, while lower training hours were associated with poorer sleep quality. However, in athletes with high and average screen time, their level of physical activity was not related to their sleep quality. Conclusion This study highlights the possible mitigating effect of screen time on the potential beneficial association between physical activity and sleep in young athletes. This underscores the importance of promoting healthy lifestyle habits and appropriate sleep hygiene among athletes, who are also a population at greater risk of sleep disturbances. Support (if any)

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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