Sleep duration during the COVID-19 pandemic in Bangladesh: A GIS-based large sample survey study
Notice bibliographique
Résumé
Although several studies have been conducted in Bangladesh regarding sleep problems during the COVID-19 pandemic, none have utilized a large nationwide sample or presented their findings based on nationwide geographical distribution. Therefore, the aim of the present study was to explore the total sleep duration, night-time sleep, and daily naptime and their associated factors as well as geographic information system (GIS) distribution. A cross-sectional survey was carried out among 9730 people in April 2020, including questions relating to socio-demographic variables, behavioral and health factors, lockdown, depression, suicidal ideation, night sleep duration, and naptime duration. Descriptive and inferential statistics, both linear and multivariate regression, and spatial distribution were performed using Microsoft Excel, SPSS, Stata, and ArcGIS software. The results indicated that 64.7% reported sleeping 7-9 h a night, while 29.6% slept less than 7 h nightly, and 5.7% slept more than 9 h nightly. 43.7% reported 30-60 min of daily nap duration, whereas 20.9% napped for more than 1 h daily. Significant predictors of total daily sleep duration were being aged 18-25 years, being unemployed, being married, self-isolating 4 days or more, economic hardship, and depression. For nap duration, being aged 18-25 years, retired, a smoker, and a social media user were at relatively higher risk. The GIS distribution showed that regional division areas with high COVID-19 exposure had higher rates of non-normal sleep duration. Sleep duration showed a regional heterogeneity across the regional divisions of the country that exhibited significant associations with a multitude of socioeconomic and health factors.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».