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Enregistrement W2990005004 · doi:10.1093/eurpub/ckz186.594

Sleep and Mental Health Among Older Adults in the Canadian Longitudinal Study on Aging

2019· article· en· W2990005004 sur OpenAlexaffabout
Rebecca Rodrigues, Kathryn Nicholson, Piotr Wilk, Giuseppe Guaiana, Saverio Stranges, Kelly K. Anderson

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthDepression (economics)Longitudinal studyMedicinePsychiatryPoisson regressionMental distressSleep (system call)DistressQuality of life (healthcare)Psychological interventionClinical psychologyGerontologyPsychologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Global studies have demonstrated consistent associations between sleep problems and mental health and well-being in older adults, however Canadian data are lacking. We investigated associations between sleep quantity and quality with both mental illness symptoms and well-being among older adults in Canada. Methods We used cross-sectional baseline data from the Canadian Longitudinal Study on Aging, a national survey of 30,097 community-dwelling adults aged 45 years and older. Self-reported sleep measures included average past-week sleep duration (short [<6h], normal [6-8h], long [>8h]), and sleep quality (satisfied or dissatisfied vs neutral). Mental illness outcomes included depressive symptoms and psychological distress. Mental well-being outcomes included self-rated mental health and satisfaction with life. We used modified Poisson regression models with adjustment for sociodemographic, behavioural, and clinical factors, and stratification by sex and age to explore effect modification. Results In the unadjusted analysis, short and long sleep duration and sleep dissatisfaction were associated with higher mental illness symptoms and lower well-being across all outcomes. Sleep satisfaction was associated with a lower likelihood of mental illness symptoms and better well-being. Short sleep duration was associated with the largest effects on mental health outcomes. Self-rated mental health and depressive symptoms had the largest associations with sleep measures. Effects were larger in males and the 45 to 54 year age group. Conclusions Preliminary evidence suggests sleep duration and quality are associated with symptoms of depression, psychological distress, and poor mental well-being among older adults. We are unable to determine whether sleep problems are a cause or consequence of poor mental health. Nonetheless, sleep may be an important target for public health initiatives to improve mental health and well-being among older adults. Key messages Our findings contribute further evidence that sleep difficulties are associated with adverse health outcomes including higher mental illness symptoms and lower well-being among older adults. Sleep disturbances are an unmet public health problem, and may be an important target for public health initiatives to improve mental health and well-being among older adults.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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