Impact of <scp>COVID</scp>‐19 pandemic on sleep parameters and characteristics in individuals living with overweight and obesity
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has been very challenging for those living with overweight and obesity. The magnitude of this impact on sleep requires further attention to optimise patient care and outcomes. This study assessed the impact of the COVID-19 lockdown on sleep duration and quality as well as identify predictors of poor sleep quality in individuals with reported diagnoses of obstructive sleep apnoea and those without sleep apnoea. An online survey (June-October 2020) was conducted with two samples; one representative of Canadians living with overweight and obesity (n = 1089) and a second of individuals recruited through obesity clinical services or patient organisations (n = 980). While overall sleep duration did not decline much, there were identifiable groups with reduced or increased sleep. Those with changed sleep habits, especially reduced sleep, had much poorer sleep quality, were younger, gained more weight and were more likely to be female. Poor sleep quality was associated with medical, social and eating concerns as well as mood disturbance. Those with sleep apnoea had poorer quality sleep although this was offset to some degree by use of CPAP. Sleep quality and quantity has been significantly impacted during the early part of the COVID-19 pandemic in those living with overweight and obesity. Predictors of poor sleep and the impact of sleep apnoea with and without CPAP therapy on sleep parameters has been evaluated. Identifying those at increased risk of sleep alterations and its impact requires further clinical consideration.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».