Examining Sleep Disturbance Among Sheltered and Unsheltered Transition Age Youth Experiencing Homelessness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The estimated 3.5-million transition age youth (TAY) who experience homelessness in the United States annually are routinely exposed to inadequate sleep environments and other psychosocial risk factors for deficient sleep. Although staying in a shelter versus being unsheltered may facilitate sleep, research suggests that perceived safety wherever one sleeps may be just as important. In this study, which is the first known study to investigate sleep disturbances among TAY experiencing homelessness, we examine associations of sleep disturbances with sheltered status and perceived safety of usual sleep environment. METHODS: We surveyed TAY (aged 18-25) experiencing homelessness in Los Angeles, CA about their sleep, psychosocial health, and living situations. Participants (n=103; 60% sheltered) self-reported sleep disturbances using the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System Sleep Disturbance short form, while individual items assessed sheltered status and perceived safety where they usually slept. Regression analyses examined associations of sheltered status and perceived sleep environment safety with sleep disturbance, adjusting for age, sex, race, self-rated health, depression symptoms, serious mental illness, high-risk drinking, and severe food insecurity. RESULTS: Twenty-six percent of participants reported moderate-severe sleep disturbances. Sleep disturbance was not associated with sheltered status, but was positively associated with feeling unsafe in one's sleep environment, depression symptoms, severe food insecurity, and decreased age. CONCLUSIONS: Our findings suggest that sleep disturbances among TAY experiencing homelessness are associated more closely with how safe one feels rather than one's sheltered status. This highlights the importance of providing safe places to live for sheltered and unsheltered TAY.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».