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Enregistrement W2892626254 · doi:10.1155/2018/8053696

Sleep Environment and Insomnia in Elderly Persons Living at Home

2018· article· en· W2892626254 sur OpenAlexafffund
Jonathan Desaulniers, Sophie Desjardins, Sylvie Lapierre, Alain Desgagné

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésBedroomInsomniaMedicineSleep (system call)Logistic regressionPopulationGerontologyPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to draw a portrait of the sleep environment of elderly persons living in private households and to determine its relationship with the presence of insomnia. A sample of 599 individuals aged 70 years and older responded to questions about the comfort of their pillow and mattress and the noise level and brightness of their bedroom at night and in the morning. They were also asked whether or not they shared their bed or bedroom with a sleep partner. The Insomnia Severity Index was used to assess insomnia severity. Over 40% of the study participants were using a pillow that was not very comfortable, and almost 30% said that their bedroom was not completely quiet. Binomial logistic regression results revealed that two variables were significantly associated with insomnia symptoms: a pillow rated as moderately comfortable to very uncomfortable and a bedroom that was not completely quiet. No other sleep environment characteristics considered in this study were associated with the risk of insomnia. These results indicate that a nonnegligible proportion of the elderly population endures a suboptimal sleep environment. Although it is difficult to predict the real impact of changes to the sleep environment, this study supports the proposal that simple, minor changes to the bedroom can promote sleep in the elderly.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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