Sleep among Brazilian adolescents before and after the COVID-19 pandemic: repeated cross-sectional and longitudinal analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic significantly disrupted adolescents' routines, including their sleep patterns, due to school closures, social isolation, and increased screen time. As routines normalized post-pandemic, understanding whether these changes persisted or reverted to pre-pandemic levels is essential. OBJECTIVE: To compare sleep variables between the periods before and after the COVID-19 pandemic in samples of Brazilian adolescents. METHODS: A repeated cross-sectional study with a nested cohort targeting high-school students from Southern Brazil was used. Different sleep variables were obtained from wrist-worn accelerometers and validated questionnaires. Generalized linear mixed models with Gaussian distribution and identity link function were used to compare sleep variables between the survey years. RESULTS: In 2019, 674 adolescents participated (51.8% female, mean age = 16.3, SD = 1.1), and in 2022, 625 participated (56.3% female, mean age = 16.5, SD = 1.2). In the longitudinal sample, 242 out of 333 eligible participants provided complete data in 2019, and 138 out of 286 agreed to participate in 2022. Cross-sectional data indicate significant differences for social jet lag (β: -0.28, p < 0.001) and self-reported sleep duration (β: -0.14, p = 0.03) between 2019 and 2022. Prospective data indicate significant changes for sleep regularity (β: -4.27, p < 0.001), daytime sleepiness (β: 1.05, p = 0.01), catch-up sleep (β: -0.35, p = 0.04) and self-reported sleep duration (β: -0.42, p < 0.001). However, effect sizes were all small. CONCLUSION: Our findings suggest that adolescent sleep characteristics in Brazil post-COVID-19 are similar to pre-pandemic levels, indicating that the initial impact of the pandemic on sleep did not persist after routines normalized.
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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 | 0,001 |
| 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 ».