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Enregistrement W4411836034 · doi:10.9734/indj/2025/v22i4495

Relationship between Depression Scores, Sleep Quality, Chronotype and Cardiorespiratory Fitness among Undergraduate Health Students

2025· article· en· W4411836034 sur OpenAlexaboutno aff
Eduardo Fernandes de Miranda, Deyvison José da Silva, Rayane Cavenage Silva, Fernanda Martins Silva, Maria Clara de Almeida Souza, Helena Rodrigues, C.S. Melo, Daniela Costa, Laís Tonello, Iransé Oliveira‐Silva

Notice bibliographique

RevueInternational Neuropsychiatric Disease Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronotypeCardiorespiratory fitnessDepression (economics)Sleep qualityPsychologySleep (system call)Clinical psychologyMedicinePsychiatryPhysical therapyInsomniaCircadian rhythmNeuroscienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: University students face challenges that impact both their physical and mental health. However, studies that integrate depressive symptoms, sleep quality, chronotype, and cardiorespiratory fitness remain scarce. Objective: This study aimed to analyze the relationships among these factors in a sample of university students. Materials and Methods: The Beck Depression Inventory (BDI) was used to assess depressive symptoms, the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), the Morningness–Eveningness Questionnaire by Horne and Östberg (1976), and the University of Montreal Track Test (UMTT) to estimate cardiorespiratory fitness. Results: The findings revealed a high prevalence of depressive symptoms (46.9%) and poor sleep quality (75.5%), as well as low cardiorespiratory fitness levels compared to population standards. A moderate negative correlation was identified between depressive symptoms and sleep quality (r = -0.524; p = 0.0002), reinforcing the reciprocal influence between mental health and sleep. Conclusion: These findings highlight the need for multidimensional interventions that support both the psychological well-being and physical health of this population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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