Gender‐specific estimates of sleep problems during the COVID‐19 pandemic: Systematic review and meta‐analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The outbreak of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) changed lifestyles worldwide and subsequently induced individuals' sleep problems. Sleep problems have been demonstrated by scattered evidence among the current literature on COVID-19; however, little is known regarding the synthesised prevalence of sleep problems (i.e. insomnia symptoms and poor sleep quality) for males and females separately. The present systematic review and meta-analysis aimed to answer the important question regarding prevalence of sleep problems during the COVID-19 outbreak period between genders. Using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guideline and Newcastle-Ottawa Scale checklist, relevant studies with satisfactory methodological quality searched for in five academic databases (Scopus, PubMed Central, ProQuest, Web of Science , and EMBASE) were included and analysed. The protocol of the project was registered in the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO; identification code CRD42020181644). A total of 54 papers (N = 67,722) in the female subgroup and 45 papers (N = 45,718) in the male subgroup were pooled in the meta-analysis. The corrected pooled estimated prevalence of sleep problems was 24% (95% confidence interval [CI] 19%-29%) for female participants and 27% (95% CI 24%-30%) for male participants. Although in both gender subgroups, patients with COVID-19, health professionals and general population showed the highest prevalence of sleep problems, it did not reach statistical significance. Based on multivariable meta-regression, both gender groups had higher prevalence of sleep problems during the lockdown period. Therefore, healthcare providers should pay attention to the sleep problems and take appropriate preventive action.
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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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle