El estado de ánimo difiere entre los jugadores de vóley playa con buen sueño y mal sueño: un estudio transversal (The Impact of Sleep Quality on Mood in Beach Volleyball Athletes: A Cross-Sectional Study)

Autores/as

  • Geovani Messias da Silva Research Group in Biodynamic Human Movement, Institute of Physical Education and Sports, Federal University of Ceara, Fortaleza, Brazil; Master Program in Physiotherapy and Functioning, Federal University of Ceara, Fortaleza, Brazil https://orcid.org/0000-0001-8724-7441
  • Mário António de Moura Simim Research Group in Biodynamic Human Movement, Institute of Physical Education and Sports, Federal University of Ceara, Fortaleza, Brazil; Master Program in Physiotherapy and Functioning, Federal University of Ceara, Fortaleza, Brazil https://orcid.org/0000-0002-4659-8357
  • Fábio Yuzo Nakamura 3Research center in Sports Sciences, Health Sciences and Human Development, CIDESD, University of Maia, Maia, Portugal https://orcid.org/0000-0002-5336-3652
  • Victor Coswig 1Research Group in Biodynamic Human Movement, Institute of Physical Education and Sports, Federal University of Ceara, Fortaleza, Brazil https://orcid.org/0000-0001-5461-7119
  • Cláudio Oliveira Assumpção Master Program in Physiotherapy and Functioning, Federal University of Ceara, Fortaleza, Brazil; Exercise Science, Health and Human Performance Group, Department of Sport Sciences, Institute of Health Sciences, Federal University of Triangulo Mineiro, Uberaba, Brazil https://orcid.org/0000-0003-1226-5041
  • Alexandre Igor Araripe Medeiros https://orcid.org/0000-0002-0447-353X

DOI:

https://doi.org/10.47197/retos.v48.96972

Palabras clave:

bayesiana, escala brasileña del estado de ánimo, fatiga, calidad del sueño, confusión, rendimiento deportivo

Resumen

Con el objetivo de investigar la asociación entre la calidad del sueño y los estados de ánimo o resultados emparejados en atletas de vóley playa, diseñamos un estudio transversal. Empleamos la Escala de Humor Brasileña (BMS) a través de Google Forms para evaluar el estado de ánimo de los atletas, que se les envió a las 8 pm del día anterior al primer partido. Solo consideramos las respuestas recibidas hasta las 10 pm (GMT-3). Además de la BMS, incluimos dos preguntas adicionales: "horas de sueño de la última noche" y "¿cómo se siente ahora?". Se solicitó a los atletas que eligieran uno de los siguientes cinco elementos: muy malo, malo, regular, bueno o excelente. Recopilamos datos estadísticos de los partidos, incluyendo puntos hechos, puntos en contra, victorias y derrotas en sets, partidos ganados y perdidos. Para verificar la correlación y las diferencias entre las variables, empleamos análisis bayesiano. El modelo de ANOVA bayesiano, que incluyó la calidad del sueño en la fatiga, fue 12.465 veces más probable que el modelo nulo. Los análisis post hoc revelaron que los malos durmientes eran 5.545 veces más propensos a experimentar más fatiga que los buenos durmientes. Nuestros hallazgos sugieren que una peor calidad del sueño se asocia con una mayor probabilidad de experimentar mayor fatiga. También encontramos evidencia anecdótica, mediante análisis bayesiano, de una posible interferencia de la calidad del sueño en la confusión, el vigor y la tensión. Sin embargo, al probar la interferencia de la calidad del sueño en la depresión o el enojo mediante análisis frecuentista, no detectamos diferencias significativas. Finalmente, nuestros datos no respaldaron ninguna hipótesis de interferencia de la calidad del sueño en las estadísticas del partido.

Palabras clave: Análisis bayesiano, fatiga, depresión, confusión, rendimiento atlético.

Abstract. We employed the Brazilian Mood Scale (BMS) through Google Forms to assess the mood state of the athletes, which was sent to them at 8 pm the day before the first match. We considered only responses received until 10 pm (GMT-3). In addition to the BMS, we included two extra questions: "last night's sleep hours" and "how do you feel now?". The athletes were required to choose one of the following five items: very bad, bad, regular, good, or excellent. We collected statistical data of the matches, including points scored, points conceded, set , set defeats, matches won, and match defeats. To verify the correlation and differences between variables, we employed Bayesian analysis. The Bayesian ANOVA model, which included sleep quality on fatigue, was 12.465 times more likely than the null model. Post-hoc analyses revealed that bad sleepers were 5.545 times more likely to experience more fatigue than good sleepers. Our findings suggest that worse sleep quality is associated with a higher likelihood of experiencing increased fatigue. We also found anecdotal evidence, using Bayesian analysis, for a potential interference of sleep quality in confusion, vigor, and tension. However, when testing the interference of sleep quality in depression or anger using frequentist analysis, we did not detect any significant differences. Finally, our data did not support any hypotheses of interference of sleep quality in match statistics.

Key words: Bayesian analysis, fatigue, depression, confusion, sport, performance.

Biografía del autor/a

Cláudio Oliveira Assumpção, Master Program in Physiotherapy and Functioning, Federal University of Ceara, Fortaleza, Brazil; Exercise Science, Health and Human Performance Group, Department of Sport Sciences, Institute of Health Sciences, Federal University of Triangulo Mineiro, Uberaba, Brazil

Master Program in Physiotherapy and Functioning, Federal University of Ceara, Fortaleza, Brazil; Exercise Science, Health and Human Performance Group, Department of Sport Sciences, Institute of Health Sciences, Federal University of Triangulo Mineiro, Uberaba, Brazil

Citas

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Publicado

2023-03-31

Cómo citar

da Silva, G. M. ., Simim, M. A. de M. ., Nakamura, F. Y. ., Coswig, V. ., Assumpção, C. O. ., & Araripe Medeiros, A. I. (2023). El estado de ánimo difiere entre los jugadores de vóley playa con buen sueño y mal sueño: un estudio transversal (The Impact of Sleep Quality on Mood in Beach Volleyball Athletes: A Cross-Sectional Study). Retos, 48, 883–888. https://doi.org/10.47197/retos.v48.96972

Número

Vol. 48 (2023)

Sección

Artículos de carácter científico: trabajos de investigaciones básicas y/o aplicadas

Licencia

Derechos de autor 2023 Retos

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