Sleep health characteristics and positive mental health in Canadian youth: A cross-sectional analysis of the Health Behaviour in School-aged Children study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study investigated the associations between specific sleep health characteristics and indicators of positive mental health among Canadian youth in grades 6-10. METHODS: We used cross-sectional data from the Canadian 2017/2018 Health Behaviour in School-aged Children study, a nationally representative sample of Canadian students. Our analyses included 14,868 participants (53.1% girls). We assessed the following self-reported characteristics of sleep health: nighttime insomnia symptoms, sleep duration, problems with daytime wakefulness, and weekend catch-up sleep. Positive mental health measures included self-reported life satisfaction, positive affect, self-efficacy, and self-confidence. Logistic regression models were used to assess associations while controlling for confounders. RESULTS: Participants who had no or little nighttime insomnia symptoms, who met sleep duration recommendations, who had no or rare daytime wakefulness problems, and who had no or little weekend catch-up sleep were more likely to report high life satisfaction (range of adjusted odds ratios=1.29-2.50), high positive affect (range of adjusted odds ratios=1.35-3.60), high self-efficacy (range of adjusted odds ratios=1.22-2.54), and high self-confidence (range of adjusted odds ratios=1.28-2.31). Almost all of the associations remained significant in the gender- and age-stratified analyses. CONCLUSION: The findings suggest that good sleep health is associated with higher odds of positive mental health among Canadian youth in grades 6-10. Further research is needed to understand the temporality of the associations and the underlying mechanisms.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».