MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4288515295 · doi:10.3389/fpsyt.2022.919176

Association between sleep disturbance and mental health of healthcare workers: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4288515295 sur OpenAlexaboutno aff
Ying Liu, Qin Zhang, Fugui Jiang, Hua Zhong, Lei Huang, Yang Zhang, Hong Chen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSouthwest Medical University
Mots-clésCINAHLMental healthMedicineSleep disorderMeta-analysisPittsburgh Sleep Quality IndexHealth careOdds ratioCochrane LibraryPsychiatryRespiratory disturbance indexPsychological interventionInternal medicineInsomniaSleep qualityPolysomnography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Sleep disturbance and mental health are challenges for healthcare workers (HCWs). Especially during the COVID-19 pandemic, they experienced more severe sleep and mental health problems. However, the association between sleep disturbance and the mental health of HCWs is still controversial. This study aimed to systematically review the relationship by conducting a systematic review and meta-analysis. Method Two researchers retrieved the literature from Web of Science, PubMed, EMBASE, CINAHL, Psyclnfo, and Cochrane Library from the establishment of the databases until November 20, 2021. We used the New Castle-Ottawa Scale (NOS) and Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) to evaluate the risk of bias in prospective research and cross-sectional research, respectively. The major exposure was HCWs’ sleep disturbance, and the major outcome was mental health. The correlation coefficients ( r ), regression coefficients (β) and odds ratios (OR) of the included studies were integrated. Result Fifty-nine studies were included for qualitative analysis, of which 30 studies could be combined and entered into quantitative analysis. There were 23 studies during the COVID-19 pandemic among the 59 included studies. The results of the meta-analysis showed that the correlation coefficient between sleep disturbance and mental health was 0.43 (95% CI: 0.39–0.47). HCWs with sleep disturbance had a 3.74 (95% CI: 2.76–5.07) times higher risk of mental health problems than those without sleep disturbance. The correlation coefficient during the COVID-19 epidemic was 0.45 (95% CI: 0.37–0.53), while it was 0.40 (95% CI: 0.36–0.44) during the non-epidemic period. Subgroup analysis compared the OR results in epidemic and non-epidemic periods of COVID-19, which were 4.48 (95% CI: 2.75–5.07) and 3.74 (95% CI: 2.74–7.32), respectively. Conclusion Sleep disturbance and mental health problems were positively correlated among HCWs. Particularly in the COVID-19 pandemic, more attention should be given to this issue.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in PsychiatryMême sujetCOVID-19 and Mental HealthTravaux en français237 207