Cross-Cultural Comparison of Maternal Sleep
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To characterize cross-cultural sleep patterns and sleep problems in a large sample of mothers of children (ages birth to 6 years) in multiple predominantly Asian and predominantly Caucasian countries. METHODS: Mothers of 10,085 young children (predominantly Asian countries/regions: China, Hong Kong, India, Korea, Japan, Malaysia, Philippines, Singapore, Thailand; predominantly Caucasian countries: Australia, Canada, New Zealand, United Kingdom, United States) completed an internet-based expanded version of the Pittsburgh Sleep Quality Index. RESULTS: Mothers in predominantly Asian countries/regions had later bedtimes, decreased number and duration of night wakings, more nighttime sleep, and more total sleep than mothers from predominantly Caucasian countries, P < 0.001. More than half (54.7%) of mothers reported having poor sleep, ranging from 50.9% of mothers in Malaysia to 77.8% of mothers in Japan. Sleep disturbance symptoms were quite common, especially symptoms related to insomnia, and were more likely to be reported by mothers in predominantly Caucasian countries. However, psychosocial factors, including having children of a younger age, being unemployed, and having a lower education level were the best predictors of poor sleep, whereas culture was not a significant predictor. CONCLUSIONS: Overall, mothers in predominantly Asian countries/regions reported later bedtimes but sleeping better and longer than mothers from predominantly Caucasian countries, which is dissimilar to cross-cultural findings of young children. Psychosocial factors were found to be the best predictors of poor sleep, irrespective of culture. Further studies are needed to understand the impact of these findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».