Association Between Sleep Quality and Cognitive Function Among University Students in Dhaka: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sleep quality is an essential determinant of cognitive performance, especially among university students who are often exposed to academic stress, irregular routines, and excessive screen time. Despite its importance, few studies in Bangladesh have explored the relationship between sleep quality and cognitive function in this population. Objectives: To assess the association between sleep quality and cognitive function among university students in Dhaka. Methods: A cross-sectional study was conducted from January to December 2024 among 300 undergraduate students from three private universities in Khulna and Dhaka. Data were collected using two validated tools: the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) to measure sleep quality and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to assess cognitive function. Descriptive statistics, Chi-square test, Pearson correlation, and multivariate linear regression were used for data analysis. Results: The mean PSQI score was 7.32 ± 2.45, with 66% of students classified as having poor sleep quality. The mean MoCA score was 24.7 ± 3.1, and 62.7% of participants showed signs of mild cognitive impairment. A significant association was found between poor sleep quality and impaired cognitive function (χ² = 42.89, p < 0.001). A moderate negative correlation was observed between PSQI and MoCA scores (r = -0.53, p < 0.001). In multivariate analysis, poor sleep quality remained a significant predictor of lower cognitive performance (β = -0.71, p < 0.001), even after adjusting for age, gender, screen time, and physical activity. Conclusion: Poor sleep quality is highly prevalent among university students and is significantly associated with reduced cognitive function. These findings highlight the urgent need for sleep hygiene awareness and supportive interventions to improve cognitive health and academic performance in student populations.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».