Sleep and Quality of Life in Urban Poverty: The Effect of a Slum Housing Upgrading Program
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Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: To evaluate the effect of a housing transition on sleep quality and quality of life in slum dwellers, participating in a slum housing upgrading program. DESIGN: Observational before-and-after study with a convergent-parallel mixed method design. SETTING: Five slums located in the metropolitan area of Buenos Aires, Argentina. PARTICIPANTS: A total of 150 slum dwellers benefited by a housing program of the nonprofit organization TECHO (spanish word for "roof"). INTERVENTIONS: Participants moved from their very low-quality house to a basic prefabricated 18 m(2) modular house provided by TECHO. MEASUREMENTS AND RESULTS: The Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) and World Health Organization Quality of Life brief scale (WHOQOL-BREF) were administered before and after housing upgrading. Data about housing conditions, income, education, sleeping conditions, and cardiovascular risk were also collected. Semistructured interviews were used to expand and nuance quantitative data obtained from a poorly educated sample. Results showed that sleep quality significantly increased after the housing program (z = -6.57, P < 0.001). Overall quality of life (z = -6.85, P < 0.001), physical health domain (z = -4.35, P < 0.001), psychological well-being domain (z = -3.72, P < 0.001) and environmental domain (z = -7.10, P < 0.001) of WHOQOL-BREF were also improved. Interviews demonstrated the importance of serenity for improving quality of life. CONCLUSIONS: A minimal improvement in the quality of basic housing can significantly increase sleep quality and quality of life among slum dwellers. Understanding sleep and daily life conditions in informal urban settlements could help to define what kind of low-cost intervention may improve sleep quality, quality of life, and reduce existent sleep disparity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle