Persistent short nighttime sleep duration is associated with a greater post-COVID risk in fully mRNA-vaccinated individuals
Notice bibliographique
Résumé
Short nighttime sleep duration impairs the immune response to virus vaccination, and long nighttime sleep duration is associated with poor health status. Thus, we hypothesized that short (<6 h) and long (>9 h) nighttime sleepers have a higher post-COVID risk than normal nighttime sleepers, despite two doses of mRNA vaccine (which has previously been linked to lower odds of long-lasting COVID-19 symptoms). Post-COVID was defined as experiencing at least one core COVID-19 symptom for at least three months (e.g., shortness of breath). Multivariate logistic regression adjusting for age, sex, BMI, and other factors showed in 9717 respondents (age span 18-99) that two mRNA vaccinations lowered the risk of suffering from post-COVID by about 21% (p < 0.001). When restricting the analysis to double-vaccinated respondents (n = 5918), short and long sleepers exhibited a greater post-COVID risk than normal sleepers (adjusted OR [95%-CI], 1.56 [1.29, 1.88] and 1.87 [1.32, 2.66], respectively). Among respondents with persistent sleep duration patterns during the pandemic compared to before the pandemic, short but not long sleep duration was significantly associated with the post-COVID risk (adjusted OR [95%-CI], 1.59 [1.24, 2.03] and 1.18 [0.70, 1.97], respectively). No significant association between sleep duration and post-COVID symptoms was observed in those reporting positive SARS-CoV-2 test results (n = 538). Our findings suggest that two mRNA vaccinations against SARS-CoV-2 are associated with a lower post-COVID risk. However, this protection may be less pronounced among those sleeping less than 6 h per night. Our findings warrant replication in cohorts with individuals with confirmed SARS-CoV-2 infection.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».