Sleep and mental health independently affect cognitive performance in university students
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Young adults experience the highest rates of mental health disorders of any age group. Given that mental health disorders are associated with sleep disturbances and cognitive impairments, we investigated whether sleep moderates the effects on cognition. Methods University students (N=89; aged 18-30 years) remotely monitored their sleep for seven consecutive days using wrist actigraphy and sleep diaries. On day seven, participants completed cognitive testing and mental health questionnaires. Cognitive tests included the Psychomotor Vigilance Task (PVT), Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB), and the Mnemonic Similarity Task (MST). CANTAB’s Delayed Matching to Sample (DMS) and MST are designed to tax pattern separation, a computational mechanism supporting encoding of similar experiences as distinct representations. Beck’s Depression Inventory and Beck’s Anxiety Inventory assessed mental health. Results Eighty participants (mean age: 20.13±2.00) were included in the analyses. Most participants reported mild to severe depressive and anxiety symptoms. Depressive symptoms were correlated with wake-up time (ρ =. 35, p=. 002) as well as PVT (ρ =. 26, p=. 02) and DMS (ρ =. 24, p= .04) performance. Bedtime was correlated with performance on MST ( r=-. 29, r=. 02) and DMS (ρ =. 25, p=. 03), while wake-up time was correlated with performance on MST ( r=- . 31, p=. 01) and DMS (ρ =. 28, p=. 01). Sleep did not moderate the effects of mental health on cognitive performance. Conclusion Cognitive tests taxing pattern separation are sensitive to depressive symptoms and sleep timing. While students face a disproportionate burden of mental health disorders compromising cognitive functioning, improving sleep quality may offer a partial, though not moderating, pathway to alleviating these cognitive impairments.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».