Associations between Major Health Behaviors and Sleep Problems: Results from the 2015, 2016, 2017 Canadian Community Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Key health behaviors including cigarette smoking, alcohol consumption, fruit and vegetable (FV) consumption, and physical activity have been associated with sleep-related problems. This cross-sectional study describes sleep quality and duration by gender in a large adult population and examines whether health behavioral factors are associated with short/long sleep duration and sleep problems (difficulty initiating/maintaining sleep [DIMS], daytime sleepiness, and finding sleep refreshing). METHODS: Using Canadian Community Health Survey data from cycles 2015, 2016, and 2017, binary and multinomial logistic regression models were computed. RESULTS: Of the 44,911 respondents included, only half of respondents met the recommended sleep duration. Fifty-five percent of females and forty-one percent of males reported DIMS. Binge drinking was associated with increased DIMS, with the strongest relationship being among females reporting weekly binge drinking (odds ratio (OR) 2.03 [1.59,2.60]). Binge drinking was also associated with decreased odds of finding sleep refreshing among females only (OR 0.73 [0.56,0.96] in weekly binge drinkers). Compared to respondents who had never smoked, daily smokers had higher odds of short sleep (OR 1.50 [1.30,1.74] and OR 1.39 [1.21,1.60]; females and males, respectively). Similarly, former smokers had higher odds of DIMS (OR 1.18 [1.06,1.31]) and not finding sleep refreshing (OR 0.85 [0.77,0.95]), among females; similar OR among males. Increased FV consumption was associated with increased odds of finding sleep refreshing (OR 1.05 [1.03,1.07] and OR 1.06 [1.04,1.08] in females and males, respectively). CONCLUSION: There is a high prevalence of sleep problems among Canadians. Potential gender differences in the relationships between health behaviors and sleep problems warrant further research.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».