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Enregistrement W2346708898 · doi:10.5539/gjhs.v9n1p1

Associations between Sleep Quality and Different Measures of Obesity in Saudi Adults

2016· article· en· W2346708898 sur OpenAlexvenueno aff
Hala Hazam Al-Otaibi

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightWaistObesityMedicineBody mass indexSleep qualityEpidemiologyCross-sectional studySleep (system call)GerontologyDemographyEnvironmental healthInternal medicineInsomniaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence's of overweight and obesity have grown to epidemic proportions in Saudi Arabia the past few years, epidemiological studies have suggested that sleeping for less than seven hours/day is associated with increased morbidity in terms of the development of obesity. The aim of this study was to examine the association between sleep quality and different measures of obesity (body mass index, waist circumference and body fat percentage) and some lifestyle habits among female university students. A cross-sectional study targeted a convenience sample of 233 undergraduate female students at King Faisal University (KFU) in AL-Hasa, Saudi Arabia. The results indicated that poor sleep quality was common in students (54%) with mean total sleeping hours of five hours/day. Poor sleep quality was associated with overweight/obese (OR 4.210, P=0.000), at risk waist circumference (OR 2.005, P=0.009), moderate/high body fat percentage (OR 1.058, P=0.025), low physical active (OR 2.045, P=0.037), and skipping breakfast (OR 2.710, P=0.003). In conclusion, the present study highlights the prevalence of poor sleep quality among female university students in Saudi Arabia, and they support previously published studies indicating that poor sleep quality was associ­ated with different measures of obesity and some of lifestyle habits. Sleep quality is an untraditional approach that might be used to prevent or treat overweight and obesity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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