Biopsychosocial factors intersecting with weekly sleep difficulties in the menopause transition
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Sleep difficulties are common in the menopause transition and increase risk for a variety of physical and psychological problems. The current study investigated potential interactions between psychosocial variables and within-person changes in ovarian hormones in predicting perimenopausal sleep problems as well as the potential interactions between poor sleep and psychosocial factors in predicting worsened mood, affect, and attention. STUDY DESIGN: The sample included 101 perimenopausal individuals. Participants completed 12 weekly assessments of self-reported sleep outcomes, depressive mood and affect, and attention function, and of estrone glucuronide (E1G) and pregnanediol glucuronide (PdG) levels (urinary metabolites of estradiol and progesterone, respectively); they also had 24-h tracking of vasomotor symptoms. Other psychosocial variables such as trauma history and stressful life events were assessed at baseline. RESULTS: A history of depression, baseline depressive symptoms, trait anxiety, and more severe and bothersome vasomotor symptoms predicted worsened sleep outcomes. Recent stressful life events, trauma history, and person-centred E1G and PdG changes did not predict sleep outcomes. However, there was an interaction whereby person-centred E1G decreases predicted lower sleep efficiency in those with higher baseline depressive symptoms. Higher baseline depression and trauma history also amplified the effect of vasomotor symptoms on sleep outcomes. In evaluating the effect of poor sleep on psychological and cognitive outcomes, stressful life events emerged as a moderating factor. Finally, trauma history and poor sleep interacted to predict worsened attention function. CONCLUSIONS: The current study suggests that certain individuals may be at greater risk of perimenopausal sleep problems and the resulting negative effects on mood and cognition.
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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) | 0,000 | 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 ».