Associations between bedtime media use and sleep outcomes in an adult population-based cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To further examine the relationship between bedtime media use and sleep in adults by taking relevant covariates into account and testing hypothesised mediating and moderating pathways. METHODS: Bedtime media use and sleep outcomes were examined by questionnaire in 4188 adults (59 % women, aged 19-94 years) from the Specchio cohort based in Geneva, Switzerland. We tested associations between bedtime media use and sleep (bedtimes, rise times, sleep latency, sleep duration, sleep quality, insomnia, and daytime sleepiness), adjusting for prior sleep, mental health, and health behaviours; whether bedtime media use mediates associations between individual susceptibility factors (age, chronotype, and mental health) and sleep; and whether individual susceptibility factors moderate associations between bedtime media use and sleep. RESULTS: Often using a screen in the 30 minutes before going to sleep at night was associated with a late bedtime (≥midnight; OR [95 % CI] = 1.90 [1.44,2.51], p < 0.001), a short sleep duration (<7 h; 1.21 [1.01,1.46], p < 0.05), and excessive daytime sleepiness (Epworth score >9; 1.47 [1.25,1.74], p < 0.001), adjusting for all covariates. Bedtime media use partly mediated the association between younger age and an evening chronotype and these sleep outcomes. Mental health moderated the association between bedtime media use and sleep quality/insomnia, such that the former was only associated with poorer sleep quality/insomnia among individuals with better mental health. CONCLUSIONS: Frequent bedtime media use was associated with various sleep outcomes, independently of relevant covariates. Limiting the use of screens at bedtime is important to promote sleep among adults. Individuals with poorer mental health likely require additional support to improve their sleep quality.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».