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Nature and science of sleep20240101Vol.16issue()

中国の大学生の間の就寝時の先延ばしの潜在的なプロファイルと移行:不安、うつ病、問題のあるスマートフォンの使用、自制の予測的役割

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文献タイプ:
  • Journal Article
概要
Abstract

背景:就寝時の先延ばし(BP)は、個々の幸福に影響を与える重要な要因となっています。この研究は、BPの安定性と変化を評価し、リスクと保護要因を調べることを目的としています。 方法:調査は1423人の回答者を募集しました。潜在プロファイル分析を使用して、BPおよび潜在遷移分析のサブグループを特定して、各サブグループの遷移確率を決定しました。ロジスティック回帰は、特定されたクラスと関連要因との間の関連性を調べました。 結果:BPの3つのサブグループが特定されました。安定性と変化の観点から、中程度の就寝時間の先延ばしグループは最高の安定性(66%)を示し、その後に重度の就寝前のグループ(62.4%)が続き、軽度の就寝前の先延ばしグループは52%の確率がありました。。影響要因の観点から、より問題のある電話使用(PSU)(OR:1.08; 95%CI = 1.05-1.12)、より多くのうつ病(OR:1.17; 95%CI = 1.06-1.29)および不安(OR:1.16; 95%CI = 1.05-1.28)は、軽度から中程度の睡眠延期から中程度の睡眠の先延ばしに移行するすべての要因です。同様に、PSU(OR:1.15; 95%CI = 1.12-1.19)、不安(OR:1.10; 95%CI = 1.06-1.14)、およびうつ病(OR:1.10; 95%CI = 1.06-1.14)がリスクを増加させました。重度の就寝時の先延ばしの。自制心は、BPに対する保護要因として浮上しました。 結論:この研究では、2つの時点でBPの3つのサブグループと各サブグループの移行規則を特定しました。私たちの調査結果は、BPが比較的安定しており、時間とともにいくつかの変化があることを示しています。結果は、PSU、うつ病、不安、および自制心がBPでの予防と介入において再生できる重要な機能も強調しています。

背景:就寝時の先延ばし(BP)は、個々の幸福に影響を与える重要な要因となっています。この研究は、BPの安定性と変化を評価し、リスクと保護要因を調べることを目的としています。 方法:調査は1423人の回答者を募集しました。潜在プロファイル分析を使用して、BPおよび潜在遷移分析のサブグループを特定して、各サブグループの遷移確率を決定しました。ロジスティック回帰は、特定されたクラスと関連要因との間の関連性を調べました。 結果:BPの3つのサブグループが特定されました。安定性と変化の観点から、中程度の就寝時間の先延ばしグループは最高の安定性(66%)を示し、その後に重度の就寝前のグループ(62.4%)が続き、軽度の就寝前の先延ばしグループは52%の確率がありました。。影響要因の観点から、より問題のある電話使用(PSU)(OR:1.08; 95%CI = 1.05-1.12)、より多くのうつ病(OR:1.17; 95%CI = 1.06-1.29)および不安(OR:1.16; 95%CI = 1.05-1.28)は、軽度から中程度の睡眠延期から中程度の睡眠の先延ばしに移行するすべての要因です。同様に、PSU(OR:1.15; 95%CI = 1.12-1.19)、不安(OR:1.10; 95%CI = 1.06-1.14)、およびうつ病(OR:1.10; 95%CI = 1.06-1.14)がリスクを増加させました。重度の就寝時の先延ばしの。自制心は、BPに対する保護要因として浮上しました。 結論:この研究では、2つの時点でBPの3つのサブグループと各サブグループの移行規則を特定しました。私たちの調査結果は、BPが比較的安定しており、時間とともにいくつかの変化があることを示しています。結果は、PSU、うつ病、不安、および自制心がBPでの予防と介入において再生できる重要な機能も強調しています。

BACKGROUND: Bedtime procrastination (BP) has become an important factor affecting individual well-being. This study aimed to assess the stability and changes in BP and examine risk and protective factors. METHODS: The study recruited 1423 respondents. Latent profile analysis was used to identify subgroups of BP and latent transition analysis to determine transition probabilities for each subgroup. Logistic regression examined associations between identified classes and related factors. RESULTS: Three subgroups of BP were identified. In terms of stability and changes, the moderate bedtime procrastination group showed the highest stability (66%), followed by the severe bedtime procrastination group (62.4%), and the mild bedtime procrastination group had a 52% probability of switching to moderate bedtime procrastination. In terms of influencing factors, more problematic phone use (PSU) (OR: 1.08; 95% CI = 1.05-1.12), more depression (OR: 1.17; 95% CI = 1.06-1.29) and anxiety (OR: 1.16; 95% CI = 1.05-1.28) are all factors that aggravate the transition from mild to moderate sleep procrastination. Similarly, PSU (OR: 1.15; 95% CI = 1.12-1.19), anxiety (OR: 1.10; 95% CI = 1.06-1.14), and depression (OR: 1.10; 95% CI = 1.06-1.14) increased the risk of severe bedtime procrastination. Self-control emerged as a protective factor against BP. CONCLUSION: This study identified three subgroups of BP at two time points and the rule of transition for each subgroup. Our findings indicate that BP were relatively stable, with some changes over time. The results also highlight the important function that PSU, depression, anxiety, and self-control can play in preventing and intervening in BP.

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