Sleeping at the Limits: The Changing Prevalence of Short and Long Sleep Durations in 10 Countries
Notice bibliographique
Résumé
Short (≤6 hours) and long (>9 hours) sleep durations are risk factors for mortality and morbidity. To investigate whether the prevalences of short and long sleep durations have increased from the 1970s to the 2000s, we analyzed data from repeated cross-sectional surveys of 10 industrialized countries (38 nationally representative time-use surveys; n = 328,018 adults). Logistic regression models for each country were used to determine changes in the prevalence of short and long sleep durations over time, controlling for sampling differences in gender, age, number of weekend days included, and season of data collection. Over the periods covered by data, the prevalence of short sleep duration increased in Italy (adjusted odds ratio = 2.64, 95% confidence interval (CI): 2.41, 2.89) and Norway (adjusted odds ratio = 2.33, 95% CI: 1.77, 3.08) but decreased in Sweden, the United Kingdom, and the United States. The prevalence of long sleep duration increased in Australia (adjusted odds ratio = 1.14, 95% CI: 1.05, 1.25), Finland (adjusted odds ratio = 1.30, 95% CI: 1.14, 1.48), Sweden (adjusted odds ratio = 1.51, 95% CI: 1.35, 1.69), the United Kingdom (adjusted odds ratio = 2.03, 95% CI: 1.68, 2.46), and the United States (adjusted odds ratio = 1.50, 95% CI: 1.36, 1.65) but decreased in Canada and Italy. No changes were observed in Germany or the Netherlands. Limited increases in short sleep duration challenge the claim of increasingly sleep-deprived societies. Long sleep duration is more widespread than is short sleep duration. It has become more prevalent and thus should not be overlooked as a potential contributor to ill health.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».