Physical sleeping environment is related to insomnia risk and measures of readiness in US army special operations soldiers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ' or at one's home base. The physical sleeping environment, which is often poor in military-provided housing or barracks, may contribute to poor sleep quality in soldiers. The current study aimed to assess whether the sleeping environment in garrison is related to sleep quality, insomnia risk and military readiness. METHODS: Seventy-four US army special operations soldiers participated in a cross-sectional study. Soldiers were queried on their sleeping surface comfort and the frequency of being awakened at night by excess light, abnormal temperatures and noise. Subjective sleep quality and insomnia symptoms were also queried, via the Pittsburgh Sleep Quality Index and Insomnia Severity Index, respectively. Lastly, measures of soldier readiness, including morale, motivation, fatigue, mood and bodily pain, were assessed. RESULTS: Soldiers reporting temperature-related and light-related awakenings had poorer sleep quality higher fatigue and higher bodily pain than soldiers without those disturbances. Lower ratings of sleeping surface comfort were associated with poorer sleep quality and lower motivation, lower morale, higher fatigue and higher bodily pain. Each 1-point increase in sleeping surface comfort decreased the risk for a positive insomnia screen by 38.3%, and the presence of temperature-related awakenings increased risk for a positive insomnia screen by 78.4%. Those living on base had a poorer sleeping environment than those living off base. CONCLUSION: Optimising the sleep environment-particularly in on-base, military-provided housing-may improve soldier sleep quality, and readiness metrics. Providers treating insomnia in soldiers should rule out environment-related sleep disturbances prior to beginning more resource-intensive treatment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».