0376 Trajectories of Natural Product and Over-the-Counter Sleep Aid Users: A Five Year Follow-Up
Notice bibliographique
Résumé
Natural products (NP) and over-the-counter (OTC) sleep aids are widely used despite limited evidence on their risks and benefits. Given the heterogeneity of help-seeking behaviors, variable patterns of NP and OTC use are expected. However, self-medicating patterns of NP and OTC use have not been studied over an extended time period. Therefore, the aim of this study was to investigate trajectories and predictors of sleep-related self-medicating patterns in a Canadian population-based sample. Data were derived from a longitudinal study on the natural history of insomnia. Participants were 3416 adults (mean age = 49.7 (±14.7); 62% women, 56% good sleepers, 44% insomnia symptoms/syndrome). Self-reported usage frequency data (i.e. nights/week of use) were extracted from a sub-population of NP (n=794) and OTC (n=606) users across seven time-points over five years. Latent class growth modeling for count data (SAS PROJ TRAJ) was used to identify distinct temporal trajectories of NP and OTC use. Preliminary associations between class membership and baseline participant characteristics were assessed using a one-way ANOVA or the χ2 test. Sampling weights were applied to all analyses to ensure population representativeness and to adjust for partial non-response. NP usage frequencies were classified into five latent-class trajectories: minimal user (30%), moderate user (37%), intermittent-decreasing user (9%), intermittent-increasing user (14%) and high user (10%). For OTC use, four latent-class trajectories were identified: intermittent user (17%), minimal user (53%), rebound user (20%) and high user (10%). Across NP and OTC sleep aids, high users were older, more likely to use prescription sleep medications, had poorer sleep quality, greater insomnia severity and depressive symptoms and were less likely to be a good sleeper compared to minimal users. However, only NP high users were more likely to consult health professionals about their sleep. Temporal trajectories of NP and OTC usage frequencies highlight heterogeneous patterns of chronic self-medicating practices, particularly among NP users. Such patterns could potentially inform the transition to prescribed sleep medication use. Research is supported by the Canadian Institutes of Health Research (MOP#115103).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».