Conception et collecte de données
Cette recherche présente une étude transversale menée au Brésil, évaluant les données recueillies dans le cadre de l’enquête intitulée « Symptômes des troubles anxieux et dépressifs chez les étudiants universitaires du Minas Gerais : étude multicentrique » (étude PADu). L’étude a impliqué des étudiants de premier cycle de huit universités fédérales brésiliennes d’enseignement supérieur, dont l’Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP), l’Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), l’Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), l’Universidade Federal de São João del- Rei (UFSJ), Universidade Federal de Lavras (UFLA), Universidade Federal de Alfenas (UNIFAL-MG), Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) et Universidade Federal de Uberlândia (UFU).
Les étudiants de plus de 18 ans inscrits à des cours de premier cycle dans ces établissements ont été invités à participer en remplissant un questionnaire en ligne auto-administré via Google Forms. Comme l’étude a été menée en ligne, les participants n’avaient pas la possibilité de choisir une version imprimée du questionnaire ; ils pouvaient plutôt y accéder via des appareils mobiles tels que des smartphones, des tablettes ou des ordinateurs. L’enquête contenait des questions sur leur profil sociodémographique et leur état de santé. La collecte des données a eu lieu pendant la pandémie de COVID-19, d’octobre 2021 à février 2022. Les critères d’inclusion étaient les étudiants âgés de 18 ans ou plus, des deux sexes. Les critères d’exclusion comprenaient les participants qui n’avaient pas rempli l’intégralité du questionnaire et les étudiants de troisième cycle. Pour plus de détails sur la méthodologie du projet, reportez-vous à la littérature [13].
Variable de résultat : qualité du sommeil
La qualité du sommeil a été évaluée par auto-évaluation subjective de la qualité du sommeil à l’aide de l’élément 16 du questionnaire WHOQOL-bref [14]qui demande : « Dans quelle mesure êtes-vous satisfait de votre sommeil ? » et a été validé pour une utilisation au Brésil [15]Le questionnaire a été appliqué exclusivement en ligne, les participants l’ayant complété à l’aide d’appareils mobiles, de tablettes ou d’ordinateurs. Cet item fait partie d’un volet portant sur l’influence du sommeil et du repos, ainsi que des problèmes qui y sont liés, sur la qualité de vie de l’individu. Il s’agit de savoir si le sommeil est perturbé ou non, quelle qu’en soit la cause, qu’elle soit liée à l’individu ou à l’environnement. L’échelle entière a été complétée, mais pour cette étude, seule cette question spécifique sera utilisée.
Lors de l’analyse des données, nous avons adopté une approche dichotomique pour classer la qualité du sommeil. Les réponses comprenaient « Très insatisfait », « Insatisfait », « Ni satisfait ni insatisfait », « Satisfait » et « Très satisfait ». Lors de l’analyse des données, nous avons adopté une approche dichotomique pour classer la qualité du sommeil. Les réponses « Satisfait » et « Très satisfait » ont été classées comme « Bon sommeil », tandis que « Très insatisfait », « Insatisfait » et « Ni satisfait ni insatisfait » (neutre) ont été classées comme « Mauvais sommeil ». [16]. Nous avons inclus la réponse « neutre » dans la catégorie « mauvais sommeil », sur la base de données issues de la littérature qui suggèrent qu’une évaluation neutre peut masquer une insatisfaction légère mais cliniquement pertinente. Cette décision méthodologique vise une interprétation plus conservatrice et rigoureuse des données, en accord avec les études qui démontrent l’importance d’une évaluation précise de la qualité du sommeil et de ses implications pour la santé [17, 18].
Activité physique pendant les loisirs
L’activité physique pendant les loisirs a été évaluée à l’aide du questionnaire VIGITEL, un système de surveillance des facteurs de risque et de protection des maladies chroniques mené chaque année par le ministère brésilien de la Santé au moyen d’enquêtes téléphoniques. Ce questionnaire a été validé et s’est avéré fiable, avec une concordance substantielle pour les individus actifs (k = 0,70) et inactifs (k = 0,64) pendant les loisirs et une concordance modérée pour le visionnage de la télévision (k = 0,56). En comparaison avec le questionnaire mondial sur l’activité physique (GPAQ), une méthode de référence pour mesurer l’activité physique, VIGITEL a également démontré une sensibilité et une spécificité modérées à élevées dans différents domaines [19].
Dans un premier temps, on a demandé aux répondants s’ils pratiquaient actuellement un type d’activité physique. Ceux qui ont répondu par l’affirmative ont ensuite été invités à préciser les types d’activités qu’ils pratiquaient, avec la possibilité de sélectionner plus d’une modalité. Pour chaque activité, ils ont indiqué la fréquence de la pratique et la durée en minutes.
L’intensité de l’activité physique a été évaluée selon le Compendium of Physical Activity Codes and MET Intensities. Les activités ont été classées comme activité physique modérée (MPA) ou activité physique vigoureuse (VPA) en fonction de leurs valeurs MET : les activités modérées vont de 3 à 5,9 MET et les activités vigoureuses sont supérieures ou égales à 6 MET. Par exemple, la course à pied (code : 12020, 7,5 MET), la course sur tapis roulant (code : 12020, 7,5 MET), l’aérobic (code : 02000, 7,3 MET), le soccer/futsal (code : 15610, 7,0 MET), le basketball (code : 15055, 7,5 MET), le cyclisme (code : 01014, 7,0 MET), la lutte (code : 02061, 5,0 MET) et le tennis (code : 15675, 6,8 MET) sont considérés comme des APV. L’AMP comprend la marche (code : 17160, 3,5 MET), la marche sur tapis roulant (code : 17358, 4,8 MET), la musculation (code : 02061, 5,0 MET), l’aquagym (code : 02120, 5,3 MET), la gymnastique générale (code : 15300, 3,8 MET), la natation (code : 18240, 5,8 MET), les arts martiaux (code : 15425, 5,3 MET), le volley-ball/foot-volley (code : 15710, 4,0 MET) et la danse (code : 03010, 5,0 MET) [20].
Par la suite, l’activité physique a été classée selon les lignes directrices établies par l’Organisation mondiale de la santé (OMS). Les personnes étaient considérées comme physiquement inactives si elles ne pratiquaient aucune activité physique ou si elles n’atteignaient pas les seuils recommandés de moins de 150 minutes par semaine d’activité physique maximale ou de moins de 75 minutes par semaine d’activité physique vitale. Les personnes qui respectaient ou dépassaient ces recommandations étaient classées comme actives [21].
Comportement sédentaire (SB)
Le temps passé assis en semaine et le week-end a été mesuré à partir du temps total passé assis. La mesure a été réalisée à l’aide de la question suivante : « Actuellement, combien de temps passez-vous en moyenne assis par jour ? (Inclure le temps passé devant le téléphone portable, la télévision, l’ordinateur, la tablette, les livres, la voiture et le bus) ». Sur la base des réponses, une moyenne pondérée du temps passé assis a été calculée à l’aide de la formule.
Moyenne pondérée SB = [(Total sitting timing during the week × 5) + (Total sitting timing during the weekend × 2)] / 7.
Le temps total passé assis a ensuite été classé comme un point limite de ≥ 9 h, sur la base d’une analyse de méta-régression de plus d’un million d’individus, suggérant que les individus avec un temps total assis par jour supérieur ou égal à 9 h ont un risque plus élevé de mortalité toutes causes confondues [22].
Variables d’exposition : comportements de mouvement liés à l’état d’éveil
L’horloge biologique de 24 heures qui contrôle le cycle veille-sommeil est également liée à l’activité physique, à la scoliose et au sommeil. Par conséquent, le cycle de 24 heures peut être divisé en deux catégories de comportements qui constituent les deux extrémités du cycle circadien : les comportements de mouvement « basés sur l’éveil » et « basés sur le sommeil » [23]. Dans cette étude, nous avons évalué l’adhésion aux directives en matière de mouvements pendant l’éveil, mesurée par le temps passé en SB et en AP. Ces comportements ont été mesurés en continu, puis classés en catégories distinctes. Par la suite, une variable composite, « Adhésion aux directives en matière de mouvements », a été créée, stratifiant les participants en trois groupes : « Adhésion complète » pour ceux ayant moins de neuf heures de SB et aucune inactivité physique (IP), « Adhésion partielle » pour plus de neuf heures de SB ou d’IP et « Non-adhésion » pour plus de neuf heures de SB et d’IP. Cette classification a facilité l’évaluation de la manière dont ces comportements affectent la santé individuellement et collectivement.
Covariables
Le questionnaire comprenait des variables pour d’éventuels contrôles de confusion dans l’analyse. Les variables évaluées étaient le sexe (femme ou homme), l’âge (selon la médiane, dans les catégories 18-22 ans, ou > 22 ans), le revenu familial actuel (≤ 2 salaires minimum ; 2 à 5,9 ; 6 à 10 ; et > 10 salaires minimum), le niveau d’éducation du chef de famille (pas d’éducation ou éducation primaire incomplète ; éducation primaire complète ou éducation secondaire incomplète ; éducation secondaire complète ou éducation supérieure incomplète ; éducation supérieure complète), le domaine de connaissance du cours (sciences de la vie, sciences exactes et sciences humaines, sociales et appliquées) et la couleur de peau autodéclarée. La couleur de peau autodéclarée était basée sur les catégories proposées par l’Institut brésilien de géographie et de statistique (IBGE). Les catégories étaient : blanc, marron, noir, jaune et indigène, catégories utilisées dans la recherche démographique et de santé publique pour refléter la diversité ethno-raciale de la population brésilienne [24].
L’indice de masse corporelle (IMC) a été calculé à partir du poids (kg) et de la taille (m²) autodéclarés et classé comme sans excès de poids (IMC 2) et en excès de poids (IMC > 25 kg/m2) [25]. De plus, l’échelle de dépression, d’anxiété et de stress (DASS-21) a été utilisée pour évaluer les symptômes d’anxiété et de dépression, classés avec un score de symptômes de dépression ≥ 19 (DASS-D-21 > 19) et l’anxiété avec un score ≥ 10 (DASS-A-21 > 10) [26, 27].
Analyse statistique
Pour décrire l’échantillon d’étude, des analyses statistiques ont été effectuées dans Stata® logiciel, version 15.0. Elles ont été décrites comme des fréquences relatives ou moyennes et un intervalle de confiance (IC) à 95 %.
Pour vérifier l’association entre les comportements de mouvement basés sur l’éveil et la qualité du sommeil, des régressions logistiques ajustées et non ajustées ont été effectuées. Un modèle de causalité théorique basé sur un graphe acyclique dirigé (DAG) a été développé en fonction des variables d’exposition (comportements de mouvement basés sur l’éveil), du résultat (qualité du sommeil) et des variables de confusion, en utilisant le logiciel en ligne Dagitty, version 3.2 (Fig. 1). Pour éviter les ajustements inutiles, les associations erronées et les erreurs d’estimation, le critère de la porte dérobée a été utilisé pour sélectionner un ensemble minimal de variables de confusion pour s’adapter aux analyses. Par conséquent, tous les modèles ont été ajustés par l’ensemble minimal de variables suivant du critère de la porte dérobée : sexe, âge, niveau d’éducation du père/de la mère ou du tuteur, revenu du ménage, domaine de connaissance et indice de masse corporelle [28].
Graphique acyclique dirigé (DAG) de l’association entre les comportements de mouvement basés sur l’éveil et la qualité du sommeil pendant la pandémie de COVID-19
Légende : La variable en vert et avec le «►« Le symbole à l’intérieur du rectangle était la variable d’exposition ; ceux en bleu et avec la lettre « I » à l’intérieur du rectangle étaient les variables de réponse ; les variables en bleu sont les antécédents de la variable de résultat ; et celles en rouge sont les antécédents des variables de résultat et d’exposition
Pour vérifier les effets hypothétiques de la réaffectation du temps consacré au SB, au MPA et au VPA sur la qualité du sommeil, l’approche de substitution isotemporelle [29] a été utilisée. Cette approche statistique permet d’estimer la redistribution du temps entre différentes activités tout en gardant constant le temps total disponible. Dans cette étude, des modèles de substitution isotemporelle ont été utilisés pour examiner l’effet de la substitution d’intervalles de 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 90 et 120 min par jour de SB, MPA et VPA sur la qualité du sommeil. Les analyses ont été réalisées en estimant le rapport de cotes (OR) avec l’IC respectif de 95 % en utilisant la régression logistique binaire. Pour l’analyse, une variable de temps total a d’abord été calculée, en additionnant les minutes consacrées à chaque activité (temps total = SB + MPA + VPA). Par la suite, toutes les variables de temps ont été normalisées par les fractions correspondantes, facilitant l’analyse des substitutions isotemporelles proposées. Dans le modèle, nous avons inclus toutes les variables comportementales, à l’exception de celle qui est remplacée (SB, MPA ou VPA), ainsi que la variable du temps total. Les covariables d’intérêt ont également été incorporées au modèle. L’inclusion du temps total restreint le modèle de sorte que l’estimation de régression pour chaque comportement inclus reflète le changement moyen attendu des niveaux du résultat lorsqu’il y a une augmentation des fractions de temps définies pour une activité, avec une diminution concomitante et équivalente du temps consacré au comportement sédentaire.
Les paramètres d’évaluation du modèle ont été évalués (Prob F
