Les comportements d'exposition à la lumière prédisent l'humeur, la mémoire et la qualité du sommeil

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 12425 (2023) Citer cet article

131 Accès

24 Altmétrique

Détails des métriques

De nombreuses recherches ont montré que la lumière influence nos émotions, notre cognition et la qualité de notre sommeil. Cependant, peu de travaux ont examiné si différents comportements liés à l'exposition à la lumière, tels que l'exposition diurne à la lumière électrique et l'utilisation nocturne de gadgets, en particulier avant de dormir, influencent la qualité du sommeil et la cognition. Trois cent un adultes malaisiens (âge moyen ± SD = 28 ± 9) ont complété l'outil d'évaluation du comportement d'exposition à la lumière qui mesurait cinq comportements d'exposition à la lumière. Ils ont également rempli le questionnaire matinal-soir, le calendrier des effets positifs et négatifs, l'indice de qualité du sommeil de Pittsburgh et des éléments uniques évaluant les problèmes de mémoire et de concentration. Un modèle d'équation structurelle des moindres carrés partiels, montrant une puissance prédictive de 72,72 %, a révélé qu'une utilisation moindre de filtres bleus portables à l'extérieur pendant la journée et davantage dans l'heure précédant le sommeil prédisait l'heure de pointe précoce (effet direct = −0,25). L'augmentation du temps passé à l'extérieur prédisait un effet positif (effet direct = 0,33) et un avancement de la phase circadienne (effet direct : temps de montée = 0,14, heure de pointe = 0,20, heure de retrait = 0,17). L'utilisation accrue du téléphone portable avant de dormir prédisait un retard de phase circadienne (effet direct : heure de coucher = −0,25 ; heure de lever = −0,23 ; heure de pointe = −0,22 ; effet matinal = −0,12), une qualité de sommeil réduite (effet direct = 0,13) , et une augmentation des troubles de la mémoire et de la concentration (effet total = 0,20 et 0,23, respectivement). L'utilisation accrue de lumière électrique réglable, LED ou simulant l'aube le matin et pendant la journée prédit une progression de la phase circadienne (effet direct : heure de pointe = 0,15, effet du matin = 0,14, heure de coucher = 0,15) et une bonne qualité de sommeil (effet direct = −0,16). Les résultats fournissent des informations précieuses sur le développement d’une alimentation saine et légère pour promouvoir la santé et le bien-être.

Les preuves scientifiques publiées au cours des quatre dernières décennies ont montré que l’exposition à la lumière rétinienne influence notre physiologie, notre comportement et nos émotions. Plus précisément, il module le sommeil humain, les rythmes circadiens, la vigilance, l'humeur, les fonctions neuroendocriniennes et neurocomportementales1,2,3,4,5. Ces influences de la lumière sur la physiologie et les comportements humains sont collectivement connues sous le nom de réponses lumineuses non formatrices d'image (NIF). Les cellules ganglionnaires rétiniennes intrinsèquement photoréceptives (ipRGC) enrichies en mélanopsine, sensibles à la lumière enrichie en courtes longueurs d'onde (enrichie en bleu, ~ 480 nm), médient généralement les effets NIF de la lumière.

Avec l’avènement de la lumière artificielle et des écrans auto-lumineux, notre exposition à la lumière rétinienne n’est plus limitée au cycle naturel jour-nuit. De nombreuses recherches suggèrent que le déséquilibre entre l’exposition à la lumière et à l’obscurité perturbe notre système circadien7. Par la suite, cette perturbation entraîne une série de conséquences néfastes, notamment une diminution de la qualité du sommeil, de l’humeur et une altération des habitudes de sommeil7,8,9. Étant donné que le cycle naturel lumière-obscurité est le zeitgeber le plus vital pour synchroniser notre horloge biologique avec le jour astronomique, la modification de ce cycle nous oblige à avoir une disposition chronotypique différente pour l'activité tôt ou tard dans la journée10. La recherche montre que l’exposition à une lumière vive (~ 5 000 à 10 000 lux) la nuit entraîne un retard de phase11, et que l’exposition à une lumière vive le matin entraîne une avance de phase12,13. Une exposition accrue à la lumière nocturne est également associée à une diminution de la qualité du sommeil14,15. Cependant, plusieurs études ont rapporté une meilleure qualité du sommeil nocturne après une exposition à la lumière électrique (300 à 1 000 lux) le matin9,16,17,18. He et al.17 ont observé une efficacité de sommeil nocturne plus élevée, un endormissement plus précoce, une latence d'endormissement plus courte et une somnolence matinale plus faible chez les étudiants (N = 12) lorsqu'ils sont exposés à une lumière vive (1 000 lux, 6 500 K) le matin pendant cinq jours par rapport à un éclairage de bureau conventionnel (300 lux, 4 000 K). Les régions cérébrales telles que les zones limbiques et l’axe hypothalamo-hypophyso-surrénalien responsables de la régulation de l’humeur sont sensibles à la régulation circadienne19. Ainsi, il est raisonnable d’anticiper que la perturbation de la régulation circadienne perturbera la régulation de l’humeur19. L'exposition à une lumière vive le matin augmente l'humeur positive ; cependant, l’exposition à une lumière vive l’après-midi renforce l’humeur négative20,21,22,23.

18 and able to read and write English (2) no physiological and psychological disorder (self-reported). Three hundred and sixty-six adults completed the survey. The completion rate of our survey was 87% (45 participants' data was excluded due to incompleteness). We further excluded 19 participants based on our exclusion-inclusion criteria. Thus, we used data from 301 participants for further processing./p> 0.60 and AVE < CR indicate an acceptable convergent validity78. For discriminant validity, we compared the square root of the AVE of a construct with its corresponding correlation with other constructs78. The square root of the AVEs of each construct should be higher than its correlation with other constructs. We have also reported the bootstrapped heterotrait-monotrait ratio (HTMT) of correlations of the construct as additional proof of discriminant validity. For conceptually similar constructs, the HTMT value should be < 0.90; for constructs that are conceptually distinct, the HTMT value should be < 0.8079./p> 3 indicates probable collinearity issues79. Next, we estimated the direct effects (DE) and total effects (TE) of the structural model using a bootstrapping approach with 10,000 sub-samples and reported the significant total effects (t > 1.96) observed in our model. Lastly, we reported the adjusted \({R}^{2}\) as a measure of the explanatory power. For assessing the explanatory power, we followed the guidelines of Falk and Miller80: \({R}^{2}\) values \(\ge\) 0.10 indicates adequate explanatory power. Further, we have categorized the \({R}^{2}\) values following the guidelines of Cohen61: 0.02 (weak), 0.13 (moderate), and 0.26 (substantial). For predictive relevance, we assessed the fitted model’s predictive power by K-fold cross-validation using the \(PL{S}_{predict}\) function from the “SEMinR” package71. \(PL{S}_{predict}\) provides the root-mean-square error (RMSE) and respective linear-regression model benchmarks (LM) for all indicators. We assessed the model’s predictive power by following the guideline of Hair71: (i) high predictive power: all indicators in the fitted PLS-SEM model have lower RMSE values compared to the LM (ii) medium predictive power: the majority(≥ 50%) of the indicators have lower RMSE values than LM (iii) low predictive power: less than 50% of the indicator have lower RMSE value than LM (iv) no predictive power: no indicator has lower RMSE value than LM model. Figure 2 depicts the analysis steps we followed./p> 0.95 or 0.90), RMSEA (< 0.08 or 0.06), and SRMR (< 0.08)./p> 0.50 (except LEBA B2, negative affect, perceived sleep quality, peak time and retiring). However, all 13 constructs had CR > 0.60 and AVE < CR. This indicated acceptable reliability and convergent validity of all constructs in the model./p> 1.96) direct effects and total effects observed in our model. All direct effects of the structural model are provided in Supplementary Table S5./p> 0.60). These two factors were composed of only two items each, which might have contributed to the low Cronbach’s alpha coefficient. Further, we only asked two separate questions to assess if the participants experienced any trouble with recalling memory and concentration. Using such global single items allowed us to reduce participants’ cognitive demands required to respond to the survey and increased the response rate81. Typically, single questions are found reliable with good predictive validity and allow the participants to consider the key features of the given construct82,83,84,85./p> 0.10) for all factors except for morning affect (MA), rising time (RI), and sleep efficiency (SE). These three factors exhibited weak R2. One possible reason could be that they are influenced by other factors not included in the model, such as genetics, time of day, and work schedule. In any case, our models generally exhibited satisfactory predictive relevance, and most relationships confirmed our predictions./p> 65 years of age) in this study. Participants' age is a critical factor that can significantly influence light exposure-related behavior, which raises concerns about the generalizability of the study's findings to the older population./p>