Factors associated with poor sleep quality in midlife Singaporean women: The Integrated Women’s Health program (IWHP)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine factors associated with poor sleep quality in community-dwelling midlife women. Methods: Healthy women (aged 45-69 years) of Chinese, Malay and Indian ethnicities attending well-women clinics at the National University Hospital, Singapore, completed the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). A PQSI score >5 denoted poor sleep quality. The women filled out validated questionnaires covering menopausal and genito-urinary symptoms, and mental health. Physical performance was measured. Bone mineral density and visceral adiposity were assessed by dual energy X-ray absorptiometry. Binary logistic regression analyses assessed independent factors for poor sleep. Results: Poor sleep quality was reported in 38.2% of women (n = 1094, mean age: 56.4 ± 6.2 years). Indian women had higher sleep disturbance scores than Chinese women (mean ± SD: 1.33 ± 0.58 vs 1.17 ± 0.49). Malays experienced more daytime dysfunction (0.54 ± 0.60 vs 0.33 ± 0.55) and had a higher overall PSQI score (6.00 ± 3.31 vs 5.02 ± 2.97) than the Chinese. A low education level (aOR: 1.76, 95% CI: 1.01-3.05), feelings of irritability (2.67, 1.56-4.60) and vaginal dryness (1.62, 1.03-2.54) were associated with poor sleep quality in the adjusted multivariable model. Women with moderate to severe disability were ∼3 times (2.99, 1.20-7.44) more likely to experience less than ideal sleep quality, while urinary incontinence (1.53, 1.08-2.17) and breast cancer history (2.77, 1.36-5.64) were also associates of poor sleep quality. Conclusion: Self-reports of education level, irritability, vaginal dryness, disability, urinary incontinence, and breast cancer history were independently related to poor sleep. Ethnic differences suggest the need for targeted interventions among the ethnic groups.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».