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Enregistrement W3012198198 · doi:10.24095/hpcdp.40.3.02f

Exposition à la fumée du tabac et sommeil : estimation de l’association entre concentration de cotinine urinaire et qualité du sommeil

2020· article· fr· W3012198198 sur OpenAlexaffvenueabout
Moe Zandy, Vicky C. Chang, Deepa P. Rao, Tran Duy Minh

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCotinineArtMedicineNicotine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction La majorité des études sur l’exposition à la fumée du tabac et la qualité du sommeil se fondent sur le tabagisme autodéclaré, ce qui peut entraîner des erreurs de classification de l’exposition et des biais liés à l’autodéclaration. L’objectif de cette étude consistait à étudier les associations entre la concentration de cotinine urinaire – un marqueur biologique de l’exposition à la fumée du tabac – et diverses mesures de la qualité du sommeil, soit le temps de sommeil, la continuité ou l’efficacité du sommeil, la satisfaction à l’égard du sommeil et le degré de vigilance durant les heures normales d’éveil. Méthodologie À l’aide des données d’un échantillon national de 10806 adultes (âgés de 18 à 79 ans) tiré de l’Enquête canadienne sur les mesures de la santé (2007-2013), nous avons effectué des analyses de régression logistique binaire pour estimer les associations entre concentration de cotinine urinaire et mesures de la qualité du sommeil, en tenant compte des facteurs de confusion éventuels. De plus, nous avons effectué une régression logistique ordinale pour évaluer les associations entre concentration urinaire de cotinine et présence d’un nombre plus élevé de troubles du sommeil. Résultats Dans l’ensemble, 28,7 % des répondants à l’enquête ciblant les adultes canadiens présentaient des concentrations de cotinine urinaire supérieures à la limite de détection, et la prévalence de chaque trouble du sommeil variait entre 5,5 % et 35,6 %. Une concentration élevée de cotinine dans l’urine (4e quartile par rapport à une concentration inférieure à la limite de détection) était associée à une probabilité significativement plus élevée d’avoir un temps de sommeil trop court ou trop long (rapport de cotes [RC] = 1,41; IC à 95 % : 1,02 à 1,95; tendance p = 0,021), d’avoir de la difficulté à s’endormir ou à rester endormi (RC = 1,71; IC à 95 % : 1,28 à 2,27; tendance p = 0,003), de ressentir une insatisfaction à l’égard du sommeil (RC = 1,87; IC à 95 % : 1,21 à 2,89; tendance p = 0,011) et de présenter un nombre plus élevé de troubles du sommeil (RC = 1,64; IC à 95 % : 1,19 à 2,26; tendance p = 0,001). Les relations observées étaient plus marquées chez les femmes que chez les hommes. Conclusion Notre étude, qui a fait appel à un marqueur biologique de l’exposition à la fumée du tabac, contribue à l’ensemble de la littérature traitant de l’effet de l’exposition aux substances toxiques de l’environnement sur la qualité du sommeil en montrant qu’il existe une relation entre l’exposition à la fumée du tabac et un sommeil de mauvaise qualité. Pour tenir compte des limites inhérentes à la nature transversale du plan d’étude et pour mieux évaluer les effets sur le long terme de l’exposition à la fumée de tabac sur la qualité du sommeil, il est nécessaire de réaliser des études longitudinales.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,302
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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