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Enregistrement W3210339563 · doi:10.1093/sleep/zsab258

Prevalent, incident, and persistent insomnia in a population-based cohort tested before (2018) and during the first-wave of COVID-19 pandemic (2020)

2021· article· en· W3210339563 sur OpenAlexafffundabout
Charles M. Morin, Lydi‐Anne Vézina‐Im, Hans Ivers, Jean‐Arthur Micoulaud‐Franchi, Pierre Philip, Manon Lamy, Josée Savard

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medicine2019-20 coronavirus outbreakCohortSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PopulationInsomniaCohort studyPediatricsPsychiatryVirologyInternal medicineOutbreakEnvironmental healthDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY OBJECTIVES: High rates of sleep and mental health problems have been reported during the COVID-19 pandemic, but most of the evidence is retrospective without pre-pandemic data. This study documented rates of prevalent, incident, and persistent insomnia and psychological symptoms during the COVID-19 pandemic (2020) compared to pre-pandemic data (2018). METHODS: Data were derived from a longitudinal, population-based study of insomnia in Canada. When the first lockdown started in the province of Quebec, a subsample of participants who had completed the latest 2018 follow-up were surveyed (April to May 2020) about their sleep, insomnia, and psychological symptoms since the beginning of the pandemic. Prevalence, incidence, and persistence rates of insomnia, and severity of stress, anxiety, and depressive symptoms were estimated, as well as their associations with confinement, loneliness, social support, use of electronics, and other lifestyle changes occurring during the pandemic. A sleep/health survey and validated questionnaires of insomnia, sleep quality, stress, fatigue, anxiety, and depression were administered at both assessments. RESULTS: The sample consisted of 594 adults (mean age: 48.3 ± 13.1 years; 64.0% women). Prevalence of insomnia increased from 25.4% to 32.2% (symptoms) and from 16.8% to 19% (syndrome) from 2018 to 2020, for an overall 26.7% increase in insomnia rates. Of those classified as good sleepers in 2018 (n = 343), 32.6% (n = 112) had developed new insomnia during the COVID-19 pandemic. Among participants who had insomnia in 2018, the persistence rate was 76.5% 2 years later. There was a significant worsening of sleep quality, fatigue, anxiety, and depression (all ps < .005) during the COVID-19 pandemic compared to 2018. Significant associations were found between sleep and psychological symptoms and with living alone and being in confinement, lower social support, increased time using electronic devices, reduced physical exercise, and higher financial stress. CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic is associated with significant increases in insomnia and psychological symptoms compared to the pre-pandemic period. Large scale public sleep and mental health intervention programs should be prioritized during and after a pandemic such as the COVID-19.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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