Insomnia, hypnotic use, and road collisions: a population-based, 5-year cohort study
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: The study objectives were to examine accidental risks associated with insomnia or hypnotic medications, and how these risk factors interact with sex and age. METHODS: A population-based sample of 3,413 adults (Mage = 49.0 years old; 61.5% female), with or without insomnia, were surveyed annually for five consecutive years about their sleep patterns, sleep medication usage, and road collisions. RESULTS: There was a significant risk of reporting road collisions associated with insomnia (hazard ratio [HR] = 1.20; 95% confidence interval [CI] = 1.00-1.45) and daytime fatigue (HR = 1.21; 95% CI = 1.01-1.47). Insomnia and its daytime consequences were perceived to have played some contributory role in 40% of the reported collisions. Both chronic (HR = 1.50; 95% CI = 1.17-1.91) and regular use of sleep medications (HR = 1.58; 95% CI = 1.16-2.14) were associated with higher accidental risks, as well as being young female with insomnia and reporting excessive daytime sleepiness. CONCLUSIONS: Both insomnia and use of sleep medications are associated with significant risks of road collisions, possibly because of or in association with some of their residual daytime consequences (i.e. fatigue and poor concentration). The findings also highlight a new group of at-risk patients, i.e. young women reporting insomnia and excessive daytime sleepiness.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».