0662 Digital sleep-health surveillance: Population nightmare frequency is observable in social media
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Nightmares are a critical component of multidimensional sleep health. Frequent nightmare recallers suffer reduced sleep length, depressed mood, and are more likely to be diagnosed with a psychiatric disorder in the future. Reliable population estimates of nightmare frequency are difficult to obtain and often restricted to rigid timepoints (e.g., once per year). Thus, there is a need for low-cost methods to track population levels of nightmare frequency and their dynamic changes over time. In the current study, we tracked dream content and nightmare frequency using a popular new approach – digital health surveillance – that analyzes language of public and freely-accessible social media posts to track population characteristics. Methods To evaluate whether social media could detect known changes in population sleep health, we extracted posts from r/Dreaming, a popular subreddit dedicated to dream sharing. Prior survey studies have shown a reliable increase in nightmare frequency during the first wave of the COVID-19 pandemic. Thus, we quantified the amount of nightmares posted on Reddit surrounding the World Health Organization’s (WHO) declaration of a COVID-19 as a global pandemic. Nightmares were identified using a word-search algorithm that identified nightmare-related words in a post title. Nightmare frequency was compared before and after the WHO declaration using a chi-squared analysis. Results The percentage of dreams posted on Reddit that were identified as nightmares was higher after the WHO declaration than before (p < .05). Additionally, the amount of anxiety in all dreams posted on Reddit was higher after the WHO declaration than before (p < .05). Weekly change in dream anxiety was positively correlated with the percentage of COVID-19 news headlines (p < .05). Conclusion We observed an increase in nightmares shared on Reddit immediately following the WHO’s declaration of COVID-19 as a global pandemic. This novel approach to tracking nightmares might offer the field of sleep medicine a low-cost and real-time system for monitoring population sleep health. Other recent work suggests this method might be viable for tracking other components of sleep health. Support (if any)
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».