Associations Among Sleep, Body Mass Index, Waist Circumference, and Risk of Type 2 Diabetes Among U.S. Childbearing-Age Women: National Health and Nutrition Examination Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women of childbearing age (18-44 years) present an important group for understanding sleep, but few studies have focused on this population. No study has investigated the associations among sleep, overweight/obesity, and risk of type 2 diabetes among childbearing-age women in the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). METHODS: Data were from NHANES, 2005-2008. The study population consisted of 18-44 year old women. Pregnant women and those diagnosed with sleep disorders were excluded. Sleep duration and quality were self-reported. Body mass index (BMI), waist circumference (WC) measurements, and a 2-hour 75 g oral glucose tolerance test (OGTT) were performed by trained NHANES staff. An unadjusted linear regression analysis; a second adjusted for demographics only (partially adjusted model); and a third adjusted for demographics and variables associated with overweight/obesity and diabetes (fully adjusted model) were computed to assess associations among sleep duration/quality and BMI, WC, and 2-hour OGTT. RESULTS: Total sample consisted of 2388 childbearing-age women. Only sleep duration was significantly associated with BMI and WC in the unadjusted and partially adjusted models, but was no longer significant in the fully adjusted model. Neither sleep duration nor quality was significantly associated with 2-hour OGTT in any of the models. CONCLUSIONS: Targeting sleep duration and sleep quality alone would not likely contribute to significantly lower BMI, WC, or risk of type 2 diabetes in US childbearing-age women. Additional studies, especially longitudinal ones using objective measures of sleep, are needed to confirm these findings.
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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 ».