Sleep duration change among adolescents in Canada: Examining the impact of COVID-19 in worsening inequity
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to assess if adolescent sub-populations in Canada (i.e., based on race/ethnicity, sex/gender, socioeconomic status, and urbanicity groups) experienced a larger change in sleep duration and guideline adherence between 2019 and 2020 (pre-pandemic) and the 2020-2021 (mid-pandemic) school years. Methods: = 8209) in Canada were used for analyses. Regression modelling tested the main effects of race/ethnicity, sex/gender, socioeconomic status, and urbanicity on changes in sleep duration as well as adherence to Canada's 24-h Movement Guidelines for sleep (8-10 h/night). Interactions between identity variables (race/ethnicity or sex/gender) and other main effect variables were subsequently tested. Results: Females gained more sleep (4.5 [1.5, 7.5] min/day more) and increased guideline adherence (AOR = 1.16 [1.04, 1.30] than males on average. Asian race/ethnic identity was associated with less sleep gain than White identity -10.1 [-19.4, -0.8], but not guideline adherence. Individuals in large urban areas gained less sleep and adhered less to guidelines than individuals from any other level of urbanicity (-21.4 [-38.5, -4.2] to -15.5 [-30.7, -0.2] min/day). Higher individual SES scores were associated with greater sleep gain (linear trend: 11.16 [1.2-21.1]). The discrepancies in sleep gain and guideline adherence between males and females were significantly modified by race/ethnicity and urbanicity. Discussion: Increases in sleep duration may be one of the few benefits to adolescents during the COVID-19 pandemic but were not equally distributed across sub-populations. Efforts to promote better sleep adherence may need to account for sex/gender differences, especially in less urbanized areas and certain racial/ethnic groups.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».