Sleep behaviours and associated habits and the progression of pre-diabetes to type 2 diabetes mellitus in adults: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Certain sleep behaviours increase risk of type 2 diabetes mellitus (T2DM) in the general population, but whether they contribute to the progression from pre-diabetes to T2DM is uncertain. We conducted a systematic review to assess this. Methods Structured searches were performed on bibliographic databases (MEDLINE, EMBASE and CINAHL) from inception to 26/04/2021 for longitudinal studies/trials consisting of adults⩾18 years with pre-diabetes and sleep behaviours (short or long sleep duration (SD), late chronotype, insomnia, obstructive sleep apnoea, daytime napping and/or night-shift employment) that reported on incident T2DM or glycaemic changes. The Newcastle-Ottawa Scale was used for quality assessment. Results Six studies were included. Meta-analysis of three studies ( n = 20,139) demonstrated that short SD was associated with greater risk of progression to T2DM, hazard ratio (HR) 1.59 (95% CI 1.29-1.97), I 2 heterogeneity score 0%, p < 0.0001, but not for long SD, HR 1.50 (0.86–2.62), I 2 heterogeneity 77%, p = 0.15. The systematic review showed insomnia and night-shift duty were associated with higher progression to T2DM. Studies were rated as moderate-to-high quality. Conclusions Progression from pre-diabetes to T2DM increases with short SD, but only limited data exists for insomnia and night-shift duty. Whether manipulating sleep could reduce progression from pre-diabetes to T2DM needs to be examined.
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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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».