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Enregistrement W4365505924 · doi:10.1016/j.eiar.2023.107109

Chronic sleep disturbance among adult Canadians: Associations and implications to the evaluation of noise impacts under Canada's Impact Assessment Act

2023· article· en· W4365505924 sur OpenAlexafffundabout
David S. Michaud, Leonora Marro, Allison Denning, Shelley Shackleton, Nicolas Toutant, James P. McNamee

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Impact Assessment Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésAnnoyanceSleep disorderAnxietyNoise (video)MedicineDepression (economics)Logistic regressionEnvironmental healthTraffic noiseDisturbance (geology)Mental healthDemographyAudiologyInsomniaPsychiatryNoise reductionBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Perspectives on Environmental Noise Survey was completed online by 6647 randomly selected Canadians 18 years of age and older between April 12 and May 25, 2021. The survey objective was to explore attitudes, perceptions, and expectations toward environmental noise in rural and non-rural Canada. The questionnaire assessed self-reported high sleep disturbance (HSD) in the previous year, at home. The prevalence of HSD was 7.8% overall. A list of potential sources of sleep disturbance was provided to the full sample, where 6.1%, 5.2%, and 3.0% reported HSD by noisy neighbors, road traffic noise and indoor noise, respectively. Stress/anxiety or worrying about something was selected most frequently at 12.9%. Finally, 7.6% and 5.5% reported pain/illness and partner's sleep disturbance, respectively, as sources of HSD. Reported HSD was significantly higher among respondents below 55 years of age, females, lower income groups, unemployed respondents, those on paid leave (sick, maternity, disability), and living in an urban area. Expectations of quiet, perceiving nighttime noise to have increased over time, high noise sensitivity, hearing and being highly annoyed by road traffic noise was also associated with an increased prevalence of reporting HSD. In contrast to hearing impairment and heart disease (including high blood pressure); rated physical health, mental health, anxiety/depression, and reporting a sleep disorder, were associated with increased HSD. The perceived affects of the COVID-19 pandemic on health and annoyance toward environmental and indoor noise also influenced HSD. In the fully adjusted multivariate logistic regression model, the effect of age, gender, changes in nighttime noise, road traffic noise annoyance, noise sensitivity and sleep disorder remained statistically significant. The univariate and multivariate models showed a similar prevalence of HSD between Indigenous Peoples and non-Indigenous Canadians. Results are discussed in relation to the provision of advice on sleep and health under Canada's Impact Assessment Act.

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)0,003
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,408 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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