COVID-19 Stress and Family Well-Being: The Role of Sleep in Mental Health Outcomes for Parents and Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic introduced various stressors for families, including changes to daily routines, work, and schooling. Studies have linked these stressors to increased mental health challenges for parents and children. Sleep difficulties were also common during the pandemic, with some children and parents experiencing poorer sleep quality and shorter sleep duration. However, it remains unclear whether the effects of COVID-19 stress on mental health challenges are explained, at least in part, by effects of COVID-19 stress on child and/or parent sleep challenges. This study examined the impacts of COVID-19 stress on sleep and, in turn, mental health difficulties in school-aged children and their parents in Canada and the United States. METHODS: = 961) completed validated measures of COVID-19 stress, and of their own and their child's sleep and mental health. Path analyses tested direct and indirect effects of COVID-19 stress on mental health outcomes with sleep problems as the potential mediator. RESULTS: Child sleep problems partially mediated COVID-19 stress effects on both parent (β = 0.33) and child (β = 0.20) mental health difficulties, while parent sleep problems contributed significantly but to a lesser degree (parent mental health: β = 0.07; child mental health: β = 0.03). There also remained significant direct effects of COVID-19 stress on both child and parent mental health difficulties that were not mediated through sleep difficulties. CONCLUSIONS: Our findings underscore the interconnected nature of sleep and mental health, demonstrating that stress-related disruptions in sleep (particularly children's sleep) can exacerbate mental health difficulties for both parents and children during crises like the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,000 |
| 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 ».