Association Between Sleep Timing, Obesity, Diabetes: The Hispanic Community Health Study/Study of Latinos (HCHS/SOL) Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Study Objectives: Recent studies implicate inadequate sleep duration and quality in metabolic disease. Fewer studies have examined the timing of sleep, which may be important because of its potential impact on circadian rhythms of metabolic function. We examined the association between sleep timing and metabolic risk among Hispanic/Latino adults. Methods: Cross-sectional data from community-based study of 13429 participants aged 18-74 years. People taking diabetic medications were excluded. Sleep timing was determined from self-reported bedtimes and wake times. Chronotype was defined as the midpoint of sleep on weekends adjusted for sleep duration on weekdays. Other measurements included body mass index (BMI), fasting glucose levels, estimated insulin resistance (HOMA-IR), glucose levels 2 hours post oral glucose ingestion, and hemoglobin A1c. Survey linear regression models tested associations between sleep timing and metabolic measures. Analyses were stratified by diabetes status and age-group when significant interactions were observed. Results: Among participants with diabetes, fasting glucose levels were positively associated with bedtime (approximately +3%/hour later, p < .01) and midpoint of sleep (approximately +2%/hour later, p < .05). In participants with and without diabetes combined, HOMA-IR was positively associated with midpoint of sleep (+1.5%/hr later, p < .05), and chronotype (+1.2%/hour later, p < .05). Associations differed by age-group. Among those < 36 years, later sleep timing was associated with lower BMI, lower fasting glucose, and lower HbA1c, but the opposite association was observed among older participants. Conclusions: Later sleep timing was associated with higher estimated insulin resistance across all groups. Some associations between sleep timing and metabolic measures may be age-dependent.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».