The Effects of Lucid Dreaming and Nightmares on Sleep Quality and Mental Health Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to investigate relationships between lucid dreaming and sleep and mental health outcomes within a representative sample of the general population. We also sought to examine how nightmares interact with the relationship between lucid dreaming, sleep, and mental health outcomes. METHODS: = 1332) completed measures of lucid dream frequency, nightmare frequency, anxiety and depressive symptoms, stress, and sleep quality. Hierarchical regression models were conducted, where step-1 examined the direct effect of lucid dreaming on all outcome variables, and step-2 added nightmares into the equation (to examine direct effects of lucid dreaming frequency and nightmares, and the indirect effect of nightmares). RESULTS: Step-1 results demonstrated that lucid dreaming positively predicted poor sleep quality, stress, anxiety, and depressive symptoms. Step-2 results revealed that nightmares were the only significant predictor of poor sleep quality, stress, and anxiety symptoms, accounting for all of the variance of lucid dreaming. Nightmares and the interaction of nightmares and lucid dreaming positively predicted depressive symptoms. CONCLUSIONS: Our results suggest that nightmares alone explain associations between lucid dreaming and poor sleep quality, anxiety symptoms, and stress. However, both nightmares and the combination of nightmares and lucid dreaming are associated with increased depressive symptoms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».