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Enregistrement W4320065750 · doi:10.1289/isee.2022.p-0289

A comprehensive evaluation of built-environment as a risk factor for sleep disruption

2022· article· en· W4320065750 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOdds ratioOddsLogistic regressionEnvironmental healthBuilt environmentSleep (system call)DemographyPsychological interventionPopulationGerontologyMedicineCohort studyPoison controlRisk factorPsychologyEngineeringPsychiatryInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/ Aim Sleep disruption is a significant public health issue, given its high prevalence and links to both injury and chronic disease. Interventions for improving sleep often focus on individual-level behaviour change. Modifying aspects of the built environment may be a strategy for population-level improvements. Few studies have evaluated the impacts of built environment on sleep. We assessed relationships between the built environment and sleep disruption using a well-characterized, population-based cohort. Methods Analyses were conducted among participants of the British Columbia Generations Project (BCGP) with complete data on built environment factors and self-reported sleep duration and quality(n=23,556). Measures of air pollution (PM₂.₅, NO₂), greenness (density within 250-metres) and intensity of light-at-night (LAN) were obtained from the Canadian Urban Environmental Research Consortium (CANUE), and linked to participants residential postal codes. Logistic regression analysis, adjusted for age and sex, was used to estimate the association between each built environment factor and self-reported sleep duration (<7 hours, ≥7 hours) and difficulty in falling or staying asleep (sometimes/most of the time/ always vs. rarely/never). Results Increased PM₂.₅ was associated with lower odds of insufficient sleep duration (OR=0.85/5µg/m³; 0.74-0.97) and greater odds of difficulty falling/staying asleep (OR 1.54/5µg/m³; 1.37-1.74). Increased LAN intensity was associated with greater odds of insufficient sleep (OR=1.04/10-unit; 1.02-1.07) but not with difficulty falling/staying asleep. Greenness exposure in the top quartile was associated with reduced odds of insufficient sleep (OR=0.92; 0.86-0.99) and difficulty staying/falling asleep (OR=0.97; 0.95-0.99) compared to those in the bottom quartile. Greenness, LAN and PM₂.₅ were moderately correlated (-0.5 < r < 0.5). Conclusions BCGP’s rich data enabled a comprehensive evaluation of the built-environment as a modifiable determinant of sleep disruption. Further analyses will elucidate the mediating effects of sleep on the links between built-environment and chronic disease. Keywords Sleep; Built Environment; Air Pollution; Greenness; Light pollution

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0050,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,278 · 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