Sleep quality during the COVID-19 pandemic and High frequency- heart rate variability as a moderator: A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of literature describes the effect of the confinement during the COVID-19 pandemic on sleep quality and duration. Sleep quality seems to be worsening during the confinement for vulnerable individuals, but seems to be improving for others with less rigid school and work schedules. High frequency heart rate variability (HF-HRV) has been conceptualized as a biomarker of vulnerability to stress-related sleep disturbances. The goal of this study was to investigate the effect the confinement on sleep quality, sleep efficiency, and sleep duration and to investigate HF-HRV as an individual difference in sleep reactivity to confinement. One hundred and fifty participants (Mage = 50.62, SD = 6.0) completed the Pittsburg Sleep Quality Index (PSQI) at the beginning of the confinement, about a month later, and at the end of confinement period of the first wave of the COVID-19 pandemic in Montreal, Canada. HF-HRV was collected few years prior to the onset of the pandemic. Results from hierarchical linear models demonstrated a curvilinear effect for sleep duration and sleep quality with poorer sleep quality and less sleep duration a month into confinement compared to the beginning of the confinement, followed by improved sleep quality and greater sleep duration during the deconfinement period; whereas sleep efficiency linearly decreased over time. Financial stress predicted between-person differences in PSQI scores at the beginning of the confinement, but HF-HRV did not predict within-person changes in PSQI scores. These results highlight the importance of providing sleep interventions to individuals and families affected by the pandemic.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».