Perceived Racial Discrimination as an Independent Predictor of Sleep Disturbance and Daytime Fatigue
Notice bibliographique
Résumé
Perceived discrimination is a potential cause of racial and ethnic disparities in health. Disturbed sleep may serve as a mechanism linking perceived racism with health consequences. This study investigates data from 7,148 adults from Michigan and Wisconsin who participated in the 2006 Behavioral Risk Factor Surveillance System. Hierarchical logistic regression analyses explored associations between perceived racial discrimination and self-reported sleep disturbance and daytime fatigue. Sleep disturbance and daytime fatigue were reported in 19% and 21% of the sample, respectively. Black/African American respondents (21%) report perceiving worse experiences, compared to people of other races, when seeking health care at higher rates than non-Hispanic White respondents (3%). Results from logistic regression models show that perceived racial discrimination is associated with increased risks of sleep disturbance (odds ratio [OR] = 2.62, p < .0001) and daytime fatigue (OR = 2.07, p < .0001). After adjustment for all covariates, perceived discrimination remains a significant predictor of sleep disturbance (OR = 1.60, p = .04). The interaction between perceived racism and race (Black/African American vs. non-Hispanic White) was nonsignificant. This population-based research adds to the growing body of data, suggesting that perceived racism may impact health via its influence on sleep-wake behaviors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».