Patterns of concomitant prescription, over-the-counter and natural sleep aid use over a 12-month period: a population based study
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: Concomitant patterns of sleep aid use may provide insight for understanding the transition to chronic sleep medication use. Therefore, we sought to characterize the trajectories of concomitant natural product (NP), over-the-counter (OTC), and prescribed (Rx) sleep aid use in a population-based sample over 12-months. METHODS: Self-reported data on the use of NP, OTC, and Rx sleep aids were extracted from a Canadian longitudinal study on the natural history of insomnia (N = 3416, M age = 49.7 ± 14.7 years old; 62% women) at baseline, 6-month, and 12-month. Latent class growth modeling was used to identify latent class trajectories using MPlus Version 7. Participants completed a battery of clinical measures: Ford Insomnia Response to Stress Test, abbreviated Dysfunctional Beliefs and Attitudes about Sleep Scale, Beck Depression Inventory, Insomnia Severity Index and, the Pittsburgh Sleep Quality Index. Associations between class membership and baseline covariates were evaluated. RESULTS: Concurrent sleep aid use fell into six distinct latent class trajectories over a 12-month period: Minimal Use (74.5%), Rx-Dominant (11.3%), NP-Dominant (6.3%), OTC-Dominant (4.3%), Rx-NP-Dominant (2.4%), and Rx-OTC-Dominant (1.1%). The three latent classes with prominent prescribed agent use predicted greater incidence of healthcare professional consultations for their sleep (p < 0.05), poorer sleep quality (p < 0.001), elevated dysfunctional sleep beliefs (p < 0.001), and sleep reactivity (p < 0.001). Compared to the other four latent classes, clinical profiles of Rx-NP-dominant and Rx-OTC-dominant groups endorsed greater severity across measures. CONCLUSIONS: Patterns of sleep aid use may provide insight for identifying individuals who may be vulnerable to inappropriate self-medicating practices.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».