The Association of Midday Napping With Hypertension Among Chinese Adults Older Than 45 Years: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Hypertension is one of the main public health issues around worldwide, and midday napping is a popular habit. The association between the two remains to be explored. Objective The goal of the research was to explore the association of midday napping with hypertension. Methods This study separately selected 11,439, 12,689, and 9464 Chinese respondents aged over 45 years from the China Health and Retirement Longitudinal Study 2011, 2015, and 2018 data sets. Binary logistic regression was used to explore the association of midday napping with hypertension, and the 3-step method was used to test the mediation effect of BMI. Results Among all respondents, the prevalence rates of hypertension were 24.6% (2818/11439) in 2011, 21.1% (2683/12689) in 2015, and 22.1% (2092/9464) in 2018. Midday napping was positively correlated with hypertension. In 2011 and 2015, napping 60 to 90 minutes had the greatest odds ratios [OR] (OR2011 1.705, OR2015 1.494). In 2018, the biggest OR came from the group napping 30 to 60 minutes (OR 1.223), and ORs of different napping durations decreased from 2011 to 2018. In addition, BMI had a partial mediation effect in 2015 and 2018. Conclusions Midday napping is a potential risk factor for hypertension with BMI acting as a mediator. To prevent hypertension, avoiding prolonged duration of midday napping and taking action to maintain a normal BMI level are recommended.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».