Population-based studies highlighting the prevalence of sleep-related disorders in adults with respect to ethnicity
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: To eliminate disparities in health outcomes due to sleep disorders there is a need to not only focus on social and environmental factors, but also possible biological or genetic differences. This paper highlights studies investigating ethnic prevalence of certain sleep-related disorders in different populations. Methods: Recent studies focusing on ethnic differences in sleep-related disorders representing three different regions were selected. Results: A total of eight papers were reviewed; New Zealand (3), USA (3) and Singapore (2). Studies showed that there were significant differences between ethnic populations in certain sleep-related disorders. In New Zealand, studies showed Maori and Pacific Islanders have higher prevalence and were at higher risk for sleep-related disorders compared to Caucasians and Asians. In the USA, African-Americans showed higher prevalence for sleep-related disorders compared to Caucasians and Hispanics. As for Singapore, the studies compared three major ethnicities in South East Asia; Chinese, Indians and Malays. Studies showed that Chinese have the lowest prevalence and the lowest risk for sleep-related disorder compared to Indians and Malays. Conclusions: Differences in prevalence of sleep-related disorders with respect to ethnicity have implications in the development of treatment and services. There is a need for more consistent and reliable ethnic data for sleep-related disorders to enable the development and implementation of effective prevention, intervention and treatment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».