Arab Women Adherence to the Mediterranean Diet and Insomnia
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Sleeping difficulties affect the overall health, nutrition, and wellbeing. The Mediterranean diet has proven effective in improving the quality of life and overall health of people of all ages. Therefore, this study aimed to determine whether adherence to the Mediterranean diet (MD) is linked to reduced insomnia in Arabic-speaking female adults in Jordan. Materials and Methods: A self-administered, cross-sectional survey was used to detect the relationship between MD and sleep quality in Arabic-speaking female adults. Data were collected from 917 Arabic-speaking female participants of 14 Arab nationalities in Jordan between March and May 2021 via social media. All participants answered the whole questionnaire, including questions on sociodemographic aspects, Mediterranean diet adherence, sleeping habits measured with the Athens Insomnia Scale (AIS), and lifestyle components such as smoking and dietary patterns. Results: The mean age of the 917 Arabic-speaking female participants was 36 ± 10 years. Most participants were unemployed (85%) single females (64%) with an undergraduate degree (74%). Most of them (86%) were non-smokers. More than half of the participants were Jordanians (57%). The BMI was normal for 52% of the participants, whereas 26% of them were overweight, and 12% were obese. One-way ANCOVA showed a statistically significant difference between MD adherence score categories and AIS, F (2, 914) = 3.36, p = 0.015. Among the MD adherence score categories, we found that between groups, MD scores above or equal to 10 were associated with a statistically significant difference in AIS. Cohen’s value was calculated for the three MD score categories and indicated a ‘small’ effect size association between all adherence scores of the MD categories and AIS. Conclusions: In conclusion, our findings provide preliminary evidence that participants’ adherence to the MD was significantly associated with better sleep and reduced insomnia symptoms, highlighting the need for further research.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».