Childhood maltreatment and adulthood poor sleep quality: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Available evidence from cross-sectional studies suggests that childhood maltreatment may be associated with a range of sleep disorders. However, these studies have not controlled for potential individual-, familial- and environmental-level confounders. AIM: To determine the association between childhood maltreatment and lower sleep quality after adjusting for potential confounders. METHODS: Data for the present study were obtained from a pre-birth cohort study of 3778 young adults (52.6% female) of the Mater Hospital-University of Queensland Study of Pregnancy follow up at a mean age of 20.6 years. The Mater Hospital-University of Queensland Study of Pregnancy is a prospective Australian pre-birth cohort study of mothers consecutively recruited during their first obstetric clinic visit at Brisbane's Mater Hospital in 1981-1983. Participants completed the Pittsburgh Sleep Quality Index at the 21-year follow up. We linked this dataset to agency-recorded substantiated cases of childhood maltreatment. A series of separate logistic regression models was used to test whether childhood maltreatment predicted lower sleep quality after adjustment for selected confounders. RESULTS: Substantiated physical abuse significantly predicted lower sleep quality in males. Single and multiple forms of childhood maltreatment, including age of maltreatment and number of substantiations, did not predict lower sleep quality in either gender in both crude and adjusted models. Not being married, living in a residential problem area, cigarette smoking and internalising were significantly associated with lower sleep quality in a fully adjusted model for the male-female combined sample. CONCLUSIONS: Childhood maltreatment does not appear to predict young adult poor sleep quality, with the exception of physical abuse for males. While childhood maltreatment has been found to predict a range of mental health problems, childhood maltreatment does not appear to predict sleep problems occurring in young adults. Poor sleep quality was accounted for by concurrent social disadvantage, cigarette smoking and internalising.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».