Objective/Background Self-reported sleep difficulties, such as insomnia symptoms, have been reported among adolescents. Yet, studies of their prevalence and correlates are scarce among Latin Americans. This study sought (1) to describe associations between sociodemographic and lifestyle factors with self-reported sleep difficulties and (2) to examine associations between self-reported sleep difficulties and actigraphy-based sleep.Participants Participants included 477 Mexican adolescents from the ELEMENT cohort.Methods Over 7 days, self-reported sleep measures (hard time falling asleep, overall sleep difficulties, and specific types of sleep difficulties) were obtained from daily sleep diaries. Actigraphy-based sleep measures (duration, i.e. sleep onset to morning wake, midpoint, and fragmentation) were concurrently assessed using a wrist actigraph.Results Mean (SD) age was 15.9 (2.2) years, and 53.5% were females. Mean (SD) sleep duration was 8.5 (1.2) h/night. Half reported a hard time falling asleep at least 3 days, and 25% had sleep difficulties at least 3 days over 7 days. The 3 types of sleep difficulties commonly reported among the entire cohort were insomnia/restlessness (29%), environmental (27%), and mental/emotional difficulties (19%). Female sex, smoking behavior, and socioeconomic indicators were among the most consistent factors associated with sleep difficulties. Subjective sleep difficulties were associated with shorter sleep duration (β = −20.8 [−35.3, −6.2] min), while subjective hard time falling asleep was associated with longer sleep duration (β = 11.3 [4.6, 27.2] min).Conclusion A high proportion of Mexican adolescents in the sample reported sleep difficulties. Findings demonstrate the importance of obtaining subjective and objective sleep measures for a more comprehensive assessment of adolescent sleep.

Advancing our ability to predict who is likely to develop depression in response to stress holds great potential in reducing the burden of the disorder. Large-scale genome-wide association studies (GWAS) of depression have, for the first time, provided a basis for meaningful depression polygenic risk score construction (MDD-PRS). The Intern Health Study utilizes the predictable and large increase in depression with physician training stress to identify predictors of depression. Applying the MDD-PRS derived from the PGC2/23andMe GWAS to 5,227 training physicians, we found that MDD-PRS predicted depression under training stress (beta=0.082, p=2.1x10-12) and that MDD-PRS was significantly more strongly associated with depression under stress than at baseline (MDD-PRS x stress interaction - beta=0.029, p=0.02). While known risk factors accounted for 85.6% of the association between MDD-PRS and depression at baseline, they only accounted for 55.4% of the association between MDD-PRS and depression under stress, suggesting that MDD-PRS can add unique predictive power to existing models of depression under stress. Further, we found that low MDD-PRS may have particular utility in identifying individuals with high resilience. Together, these findings suggest that polygenic risk score holds promise in furthering our ability to predict vulnerability and resilience under stress.