The relationship between sleep hygiene and the prevalence of insomnia in medical students during the COVID-19 pandemic at the Faculty of Medicine, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Background.Students with poor sleep quality will undoubtedly disturb their daily activities, such as being absent from lectures due to illness and falling asleep during lectures.a further impact of poor sleep quality is decreased student academic achievement.Objectives.To analyse the relationship between sleep hygiene and the prevalence of insomnia in medical students during the COVID-19 pandemic at the Faculty of Medicine, Universitas Sumatera Utara. Material and methods.The research design was analytic with a cross-sectional approach.The study population was medical students in clinical clerkships, which amounted to 152 people using consecutive sampling methods.The data was collected using a Sleep Hygiene Index (SHI) and Insomnia Severity Index (ISI) questionnaire, conducted online via Google Forms.Data processing was carried out using SPSS and the Chi-square statistical test.Results.Most students, as many as 101 people (66.4%), had moderate sleep hygiene, and most students were without insomnia (approx.61.8%).The results of the Chi-square test bivariate analysis showed a relationship between the degree of sleep hygiene and the prevalence of insomnia in the medical students of universitas Sumatera utara.Conclusions.Students are exposed to psychological impacts that can affect the quality of their sleep.Sleep hygiene and sleep cycles in students change due to changes in daily activities, such as physical activity, class schedules, assigned tasks and the use of electronic equipment.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».