ABSTRACT
O presente estudo teve como objetivo testar, através de equações estruturais, um modelo explicativo da qualidade do sono e da sonolência diurna entre estudantes universitários brasileiros (N = 407). Os participantes responderam ao Índice da Qualidade do Sono de Pittsburgh (PSQI), à Escala de Sonolência de Epworth (ESS-BR), ao Questionário de Saúde Geral (QSG-12), à Escala de Avaliação de Fadiga (EAF), à Escala de Estresse Acadêmico (EEA), ao Questionário sobre Tempo de Uso de Drogas (QTUDR) e às informações demográficas. As análises de correlações bivariadas e regressões múltiplas forneceram elementos para a elaboração de um modelo explicativo que incluíram como variáveis explicativas o desconforto psicológico, o estresse acadêmico e o uso de cafeína, como preditores da qualidade do sono e, esta última juntamente com a fadiga, explicando a sonolência diurna. Este modelo apresentou índices adequados de ajuste aos dados empíricos. É possível concluir que maiores níveis de estresse acadêmico, desconforto psicológico, fadiga e uso de cafeína estão associados a menores índices de qualidade do sono entre estudantes universitários. Os resultados demonstram a relevância de considerar variáveis individuais e contextuais para compreender o ciclo vigília-sono no âmbito acadêmico. Essas variáveis devem ser consideradas em futuros estudos que procurem aplicar e avaliar possíveis programas de intervenção.
Este estudio tuvo como objetivo evaluar, vía modelaje por ecuaciones estructurales, un modelo explicativo de la calidad del sueño y somnolencia diurna excesiva en estudiantes universitarios brasileños (N = 407). Los participantes respondieron al Índice de la Calidad del Sueño de Pittsburgh (PSQI), a la Escala de Somnolencia de Epworth (ESS-BR), Cuestionarios de Salud General (QSG-12), la Escala de Evaluación de Fatiga (EAF), la Escala de Estrés Académico (EEA), el Cuestionario sobre el Tiempo de Uso de Drogas (QTUDR) e informaciones demográficas. Los análisis de correlaciones y regresiones ofrecieron respaldo para la elaboración de un modelo explicativo que incluye como variables explicativas el malestar psicológico, el estrés académico y el uso de cafeína como predictores de la calidad de sueño y esta última juntamente con la fatiga, lo que explica la somnolencia diurna. Este modelo presentó índices adecuados de ajuste a los datos empíricos. Se puede concluir que niveles mayores de estrés académico, malestar psicológico, fatiga y uso de cafeína de asocian a índices menores de calidad del sueño entre estudiantes universitarios. Tales resultados ponen en evidencia la importancia de considerar tanto variables individuales cuanto contextuales para entender el ciclo vigilia-sueño en el ámbito académico. Estas variables deben ser consideradas en estudios posteriores que busquen aplicar y evaluar posibles acciones futuras de intervención.
The current study aimed to test, through structural equation modeling, an explanatory model of the sleep quality and excessive daytime sleepiness among Brazilian college students (N = 407). They answered the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), Epworth Sleepiness Scale (ESS), 12-item General Health Questionnaire, Fatigue Assessment Scale (FAS), Academic Stress Scale (ASS), Drug Use Time Questionnaire (DUTQ), and demographic information. The bivariate correlations and multiple regressions provided subsidies for the building of an explanatory model that included psychological discomfort, academic stress and the use of caffeine as explanatory variables for predicting sleep quality, and in turn the latter together with fatigue explaining daytime sleepiness. This model showed acceptable fit. The study concludes that higher levels of academic stress, psychological distress, fatigue and caffeine use are associated with lower sleep quality rates among university students. These findings shed light on the importance of considering both individual and contextual variables to understand the sleep-wake cycle in an academic context. These variables should be considered in further studies that aim to apply and evaluate possible future intervention actions.