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Enregistrement W4313577362 · doi:10.1038/s41598-023-27573-9

Sleep quality among undergraduate medical students in Rwanda: a comparative study

2023· article· en· W4313577362 sur OpenAlexaff
Amon Nsengimana, Eric Mugabo, Japhet Niyonsenga, Jean Claude Hategekimana, Emmanuel Biracyaza, Renauvat Mutarambirwa, Emile Ngabo, Richard Nduwayezu

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)Sleep qualityMedical educationQuality (philosophy)MedicineComputer sciencePsychiatryInsomnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the abundance of literature highlighting poor sleep quality among medical students and its detrimental impact on their mental well-being and academic performance, no study has been conducted to investigate the sleep quality of undergraduate medical students in Rwanda to date. Therefore, this study sought to determine the magnitude of sleep quality of undergraduate medical students in Rwanda and to compare the scores of seven components of sleep quality across classes. This cross-sectional study was conducted among 290 undergraduate medical students aged 18-35 years (mean = 24, SD = 2.9) randomly recruited countrywide from 1st November 2021 to 1st March 2022. The questionnaire was self-administered with 2 sections: characteristics of medical students, and Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). The Pearson Chi-square test was used to test whether the categories of seven components of sleep quality differ between classes, then ANOVA followed by the post hoc test was used to test if the seven components and global score of Pittsburgh Sleep Quality Index differ between classes. The results revealed that the global PSQI mean score was 7.73 (SD = 2.83), with fifth-year medical students reporting the highest PSQI mean score (M = 8.44, SD = 2.77), followed by first-year (M = 8.15, SD = 3.31). One-way ANOVA showed that the global PSQI score (F = 2.76, p = 0.028), subjective sleep quality (F = 3.35, p = 0.011), habitual sleep efficiency (F = 10.20, p < 0.001), and daytime dysfunction (F = 3.60, p = 0.007) were significantly different across classes. Notably, the post hoc test revealed significant scores differences in the global PSQI score between class II and V (p = 0.026), in subjective sleep quality between class I and II (p = 0.043), and between class I and IV (p = 0.016); habitual sleep efficiency between class V and all other classes (p < 0.001); and daytime dysfunction between class III and IV (p = 0.023). This paper concludes by arguing that poor sleep quality is highly prevalent among medical students in Rwanda, with final and first-year students reporting the poorest sleep quality. There were significant differences across classes in the global PSQI, subjective sleep quality, habitual sleep efficiency, and daytime dysfunction. Intervention approaches such as sleep education, behavioral changes, and relaxing techniques are recommended to address contributing factors and ultimately maximize the academic goals of Rwandan medical students.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,360 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations36
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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