Predictor of sleep difficulty among community dwelling older populations in 2 African settings
Notice bibliographique
Résumé
Sleep deprivation is a common phenomenon among older population and is commonly linked to behavioral, physiological, and psychosocial factors. Not much is known about sleep deprivation among older population in Africa. Therefore, in this study we aimed to investigate the basic sociodemographic and psychosocial predictors of self-reported sleep deprivation among older population.In this study we analyzed cross-sectional data on 1495 community dwelling men and women aged 50 years and above. Data were collected from the SAGE Well-Being of Older People Study conducted in South Africa and Uganda. Outcome variable was self-reported sleep difficulty last 30 days. Multivariable logistic regression models were used to identify the variables significantly associated with sleep difficulty.The prevalence of mild-moderate sleep difficulty was 32.6% (27.9, 37.6) and severe/extreme 23.0% (20.3, 26.0) respectively. Multivariable analysis revealed that sleep difficulty was associated with several behavioral, environment, and illness conditions. In South Africa, those who reported dissatisfaction with living condition had 1.592 [1.087, 2.787] times higher odds of reporting mild/moderate sleep difficulty. Poor subjective quality of life (QoL) was associated with higher odds of severe/extreme sleep difficulties (odds ratios [OR] = 4.590, 95% confidence interval [CI] = 2.641, 7.977 for South Africa, and OR = 4.461, 95% CI = 2.048 and 9.716 for Uganda). In Uganda, perceived depression was associated with higher odds of severe/extreme (OR = 2.452, 95% CI = 1.073, 5.602) sleep difficulties among men, and both mild/moderate (OR = 1.717; 95% CI = 1.011, 2.914) and severe/extreme sleep difficulties among women (OR = 2.504, 95% CI = 1.408, 4.453).More than half of the participants had sleep difficulty of certain degrees, emphasising an urgent need for intervention for sleep deprivation in the population. Interventions targeting to promote subjective health, quality of life, and living environment may prove beneficial for improving sleep health in this regard.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».