Association of financial hardship with poor sleep health outcomes among men who have sex with men
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have identified an association between socioeconomic status and sleep health. While some research has studied this association among sexual minority groups, including men who have sex with men (MSM), they exclusively focused on US-based populations. The interplay between the two in shaping sleep health has not been previously examined on populations residing outside the US. This study considers both determinants, by investigating whether financial hardship is associated with sleep health among a sample of MSM in Paris, France. Broadcast advertisements were placed on a popular geosocial-networking smartphone application for MSM to direct users in Paris to a web-based survey measuring financial hardship and five dimensions of sleep health as well as socio-demographic characteristics. Modified Poisson models with robust error variance were computed to estimate risk ratios (RRs) and 95% confidence intervals (CI) for the associations between financial hardship and the following self-reported outcomes: 1) poor sleep quality, 2) short sleep duration; and 3) sleep problems. In total, 580 respondents completed the survey. In this sample, both financial hardship and poor sleep health were common - 45.5% reported that it was extremely, very, or somewhat difficult for them to meet their monthly payments on bills (referred to as "high financial hardship") and 30.1% rated their sleep as fairly bad or very bad (referred to as "poor sleep quality"). Multivariate models revealed that, compared to participants who reported low financial hardship, those who reported high financial hardship were more likely to report poor sleep quality (aRR: 1.35, 95% CI: 1.04, 1.77), to report problems falling asleep (aRR: 1.23, 95% CI: 1.02, 1.49), and to report problems staying awake in the daytime (aRR: 3.12, 95% CI: 1.83, 5.31). Future research should investigate whether this relationship is causal and determine whether interventions to reduce financial hardships could promote sleep health among MSM.
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 distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».