Sleep Disturbances Rate among Medical and Allied Health Professions Students in Iran: Implications from a Systematic Review and Meta-Analysis of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Medicine and healthcare professions are prestigious and valued careers and, at the same time, demanding, challenging, and arduous jobs. Medical and allied health professions students, experiencing a stressful academic and clinical workload, may suffer from sleep disturbances. In Iran, several studies have been conducted to explore the prevalence rate among medical and healthcare professions students. The aim of this systematic review and meta-analysis was to quantitatively and rigorously summarize the existing scholarly literature, providing the decision- and policy-makers and educators with an updated, evidence-based synthesis. Only studies utilizing a reliable psychometric instrument, such as the Pittsburgh sleep quality index (PSQI), were included, in order to have comparable measurements and estimates. Seventeen investigations were retained in the present systematic review and meta-analysis, totaling a sample of 3586 students. Studies were conducted between 2008 and 2018 and reported an overall rate of sleep disturbances of 58% (95% confidence interval or CI 45-70). No evidence of publication bias could be found, but formal analyses on determinants of sleep disturbances could not be run due to the dearth of information that could be extracted from studies. Poor sleep is highly prevalent among Iranian medical and healthcare professions students. Based on the limitations of the present study, high-quality investigations are urgently needed to better capture the determinants of poor sleep quality among medical and healthcare professions students, given the importance and the implications of such a topic.
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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 | 0,028 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».