P041 Poor Sleep and Mental Health Issues Among First Nations Peoples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To evaluate the evidence on sleep and mental health issues in First Nations peoples. A systematic literature search was conducted covering academic and grey literature databases for studies with quantitative data on sleep and mental health association in First Nations Peoples published until November 2021. The National Institutes of Health Quality Assessment Tool was used for quality assessment, and the Aboriginal and Torres Strait Islander Quality Appraisal Tool helped assess cultural appropriate conduct of research. Seven studies (6 cross-sectional and 1 longitudinal) among three First Nations groups (n=3075) were included. In Indigenous Australian children, arousal problems increased aggression, and withdrawn behaviour, while early bedtime protected against behavioural problems (OR: 0.48, 95% CI: 0.28 -0.82). In Native American youth, insomnia symptoms increased depressive symptoms (OR: 4.87, 95% CI: 2.4 to 9.89), while in adults, short sleep increased the risk of anxiety (16%) and affective disorders (16%). Clinical sleep issues, restless leg (OR: 1.82; 95% CI: 0.53 to 3.12), insomnia (OR: 4.49; 95% CI: 3.14 to 5.83), and apnoea (OR: 2.46; 95%CI: 0.47 to 4.46) were associated with depression. Similarly, in Ameridian/Mestizo adults, restless leg syndrome increased the risk of depression (OR: 4.5, 95% CI: 2.2 to 9.7) and anxiety (OR: 3.6, 95% CI: 1.7 to 7.7). Majority of the studies scored high in quality assessment but the lack of information limited adequately assessing cultural appropriateness. There is limited but strong evidence suggesting a strong role of poor sleep in mental health issues in First Nations peoples which compels investment in sleep health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,008 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».