Recent cannabis use and nightly sleep duration in adults: a population analysis of the NHANES from 2005 to 2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While popularly consumed for its perceived benefits as a sleeping aid, the impact of cannabis on sleep-wake regulation in clinical studies is inconclusive. The purpose of this study was to determine the relationship between cannabis use and nightly sleep duration in a nationally representative dataset. METHODS: A cross-sectional analysis of adults was undertaken using the National Health and Nutrition Examination Survey data from 2005 to 2018. Respondents were dichotomized as recent users or non-users if they had used or not used cannabis in the past 30 days, respectively. The primary outcome was nightly sleep duration, categorized as short (<6 hours), optimal (6-9 hours), and long (>9 hours). Multinomial logistic regression was used to adjust for sociodemographic and health-related covariates, and survey sample weights were used in modeling. RESULTS: From a sample representing approximately 146 million adults in the USA, 14.5% reported recent cannabis use. In an adjusted analysis, recent users were more likely than non-users to report both short sleep (OR 1.34, 95% CI 1.12 to 1.59, p<0.001) and long sleep (OR 1.56, 95% CI 1.25 to 1.96, p<0.001). Heavy users (≥20 of the past 30 days) were even more likely to be at the extremes of nightly sleep duration. DISCUSSION: Recent cannabis use was associated with the extremes of nightly sleep duration in a nationally representative sample of adults, with suggestions of a dose-response relationship. Our findings highlight the need to further characterize the sleep health of regular cannabis users in the population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».