0210 Poor Sleep Quality and Excessive Daytime Sleepiness Among Canadian University Students: A Comparison a Varsity Athletes and Sedentary Students
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Studies have shown that professional athletes and American varsity athletes experience sleep disturbances and short sleep duration, which lead to impaired daytime functioning. Nevertheless, very little is known about Canadian varsity athletes. The objective of this study is to compare the sleep of Canadian varsity athletes and sedentary university students. Methods A total of 676 Canadian university students (166 varsity athletes and 510 sedentary students; M= 21.73 ±3.00; 73.4% females) completed an anonymous online survey which included the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), the Epworth Sleepiness Scale (ESS), and the Insomnia Severity Index (ISI). Mantel-Haenszel chi-square analyses were used to determine differences in the rates of sleep quality, excessive daytime sleepiness, and insomnia symptoms between varsity athletes and sedentary students, controlling for gender. The Mantel-Haenszel analysis was also employed to compare the proportion of varsity athletes and sedentary students who met the recommended minimum daily sleep duration of 7 hours. Results Results showed no group difference on the PSQI, χ2 (1) = 1.15, p=.284, and ESS scores, χ2 (1) = 1.46, p=.228. Data showed that 81.3% of varsity athletes and 86.7% of sedentary students scored > 5 on the PSQI. Also, 60.2% of varsity athletes and 53.6% of sedentary students scored > 10 on the ESS. Results showed that varsity students had significantly fewer insomnia symptoms than sedentary students, χ2 (1) = 11.43, p <.001. Furthermore, data revealed that 27.0% of sedentary students had clinical insomnia, whereas 7.8% of varsity athletes did. Also, 32.1% of varsity athletes and 42.3% of sedentary students slept less than 7 hours per night on weekdays, whereas it was 10.4% and 14.3%, respectively, on weekends. Conclusion These results suggest that the sleep of varsity students doesn’t seem to be very different from that of sedentary students. Yet, both populations show significant sleep problems, including short sleep duration and sleep disturbances that may affect daytime functioning. Given the importance of sleep for mental health, recovery and athletic performance, this study highlights the urgent need for concrete strategies to target university students, whether they are an athlete or not. Support (if any)
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».