A Cluster Analysis of Sleep Quality, Self-Care Behaviors, and Mental Health Risk in Australian University Students

Abstract:
ABSTRACT Background: University students have high levels of poor sleep quality (SQ) and mental health, and low adherence to healthy nutrition and physical activity (PA). Objective: This study examined what clusters of self-care behaviors (SCB) were associated with SQ and mental health in Australian university students. Method: 355 Australian university students, ranging in age from 18 to 24 years (M = 20, SD = 1.5, 286 females) completed surveys relating to fruit and vegetable consumption, alcohol binge behavior, PA, mental health measured by the Depression Anxiety Stress Scales 21, and SQ measured by the Pittsburgh SQ Index (PSQI). Fruit and vegetable consumption, alcohol binge behavior, and PA were assessed according to current Australian guidelines. Results: Almost two thirds of participants (62.0%) met the criteria for poor SQ. Good SQ was significantly associated with meeting PA guideline levels (rb = .14) and inversely associated with higher levels of depression (rpb = −.34), anxiety (rpb = −.36), and stress levels (rpb = −.42). Four distinct SCB and mental health risk clusters were created. The “healthiest SCB” cluster had 1.6 times better SQ than the average. This cluster had higher levels of moderate and vigorous PA, higher levels of fruit consumption, and less binge drinking, the least sedentary behavior, and the lowest levels of depression, anxiety, and stress compared to the other clusters. Conclusion: This research corroborates with previous literature on the importance of regular vigorous PA as a lifestyle intervention to facilitate better sleep outcomes and improved mental health outcomes in university students.
Author Listing： Mirella Di Benedetto;Cameron J Towt;Melinda L Jackson
Volume： 18
Pages： 309 - 320
DOI： 10.1080/15402002.2019.1580194
Language： English
Journal： Behavioral Sleep Medicine

Behavioral Sleep Medicine

BEHAV SLEEP MED

影响因子：1.6 是否综述期刊：未知 是否OA：未知 是否预警：未知 发行时间：2003 ISSN：1540-2002 发刊频率：Quarterly 收录数据库：SCIE/Scopus收录 出版国家/地区：UNITED STATES 出版社：Routledge

期刊介绍

Behavioral Sleep Medicine addresses behavioral dimensions of normal and abnormal sleep mechanisms and the prevention, assessment, and treatment of sleep disorders and associated behavioral and emotional problems. Standards for interventions acceptable to this journal are guided by established principles of behavior change. Intending to serve as the intellectual home for the application of behavioral/cognitive science to the study of normal and disordered sleep, the journal paints a broad stroke across the behavioral sleep medicine landscape. Its content includes scholarly investigation of such areas as normal sleep experience, insomnia, the relation of daytime functioning to sleep, parasomnias, circadian rhythm disorders, treatment adherence, pediatrics, and geriatrics. Multidisciplinary approaches are particularly welcome. The journal’ domain encompasses human basic, applied, and clinical outcome research. Behavioral Sleep Medicine also embraces methodological diversity, spanning innovative case studies, quasi-experimentation, randomized trials, epidemiology, and critical reviews.

行为睡眠医学致力于正常和异常睡眠机制的行为维度，以及睡眠障碍和相关行为和情绪问题的预防、评估和治疗。本杂志可接受的干预标准由既定的行为改变原则指导。该杂志旨在作为行为/认知科学应用于正常和障碍睡眠研究的知识家园，描绘了行为睡眠医学景观的广泛笔触。其内容包括对正常睡眠体验、失眠、日间功能与睡眠的关系、异态睡眠、昼夜节律紊乱、治疗依从性、儿科学和老年医学等领域的学术研究。多学科方法特别受欢迎。该杂志的领域包括人类基础、应用和临床结果研究。行为睡眠医学还包含方法学的多样性，涵盖创新的案例研究、准实验、随机试验、流行病学和评论。

年发文量 47
国人发稿量 5
国人发文占比 9.76%
自引率 6.2%
平均录取率 容易
平均审稿周期 >12周，或约稿
版面费 -
偏重研究方向 CLINICAL NEUROLOGY-PSYCHIATRY
期刊官网 http://www.tandfonline.com/toc/hbsm20/current#.V4XhcEz9cSQ
投稿链接 https://mc.manuscriptcentral.com/hbsm

质量指标占比

研究类文章占比 OA被引用占比 撤稿占比 出版后修正文章占比
95.74% 13.19% 0.00% 0.00%

相关指数

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期刊预警不是论文评价，更不是否定预警期刊发表的每项成果。《国际期刊预警名单（试行）》旨在提醒科研人员审慎选择成果发表平台、提示出版机构强化期刊质量管理。

预警期刊的识别采用定性与定量相结合的方法。通过专家咨询确立分析维度及评价指标，而后基于指标客观数据产生具体名单。

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时间 预警情况
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JCR分区 WOS分区等级：Q3区

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WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区是指SCI官方（Web of Science）为每个学科内的期刊按照IF数值排 序，将期刊按照四等分的方法划分的Q1-Q4等级，Q1代表质量最高，即常说的1区期刊。
（2021-2022年最新版）
PSYCHIATRY Q3
CLINICAL NEUROLOGY Q3

关于2019年中科院分区升级版（试行）

分区表升级版（试行）旨在解决期刊学科体系划分与学科发展以及融合趋势的不相容问题。由于学科交叉在当代科研活动的趋势愈发显著，学科体系构建容易引发争议。为了打破学科体系给期刊评价带来的桎梏，“升级版方案”首先构建了论文层级的主题体系，然后分别计算每篇论文在所属主题的影响力，最后汇总各期刊每篇论文分值，得到“期刊超越指数”，作为分区依据。

分区表升级版（试行）的优势：一是论文层级的主题体系既能体现学科交叉特点，又可以精准揭示期刊载文的多学科性；二是采用“期刊超越指数”替代影响因子指标，解决了影响因子数学性质缺陷对评价结果的干扰。整体而言，分区表升级版（试行）突破了期刊评价中学科体系构建、评价指标选择等瓶颈问题，能够更为全面地揭示学术期刊的影响力，为科研评价“去四唯”提供解决思路。相关研究成果经过国际同行的认可，已经发表在科学计量学领域国际重要期刊。

《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表升级版（试行）》首次将社会科学引文数据库（SSCI）期刊纳入到分区评估中。升级版分区表（试行）设置了包括自然科学和社会科学在内的18个大类学科。基础版和升级版（试行）将过渡共存三年时间，推测在此期间各大高校和科研院所仍可能会以基础版为考核参考标准。 提示：中科院分区官方微信公众号“fenqubiao”仅提供基础版数据查询，暂无升级版数据，请注意区分。

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