0404 Americas Prevalence of Insomnia Disorder in Adults: Estimation Using Currently Available Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Insomnia disorder is a major clinical issue due to its high prevalence and negative health outcomes. While the prevalence of insomnia in developed countries like the United States and Canada is known, its prevalence across the broader Americas region (Northern America, Latin America and the Caribbean) remains unclear. Limited epidemiological studies have been conducted and the majority of the Americas’ population does not have a reliable estimate for insomnia disorder. The purpose of this analysis was to estimate the Americas’ prevalence of adult insomnia disorder using published data. Methods Published nation-specific estimates of the general population prevalence of insomnia disorder were applied to current population estimates for all countries in the Americas. We utilized the following criteria to determine which insomnia prevalence estimates to use: 1) studies that reported prevalence stratified by both age and sex together; 2) studies that reported prevalence by age and sex separately, we used the age-based results; 3) studies that reported prevalence by sex but not age; 4) studies that reported only a single prevalence estimate. Expert opinion was used to select the most methodologically rigorous study when >1 potential reference study existed for a nation. For countries lacking a reference study, we applied the estimates from a large, well-conducted study. Population estimates by sex and age (20yrs+) were sourced from the United Nations World Population Prospects 2022. Results There were 55 countries defined by the United Nations comprising the Americas of which 3 (5.5%) had a suitable prevalence estimate of insomnia. We estimated an Americas’ adult insomnia disorder prevalence of approximately 123 million adults (16.8%), comprised of 73 million females (19.5%) and 50 million males (14.0%). The nations with the greatest burden of insomnia disorder are the United States (37 million), Brazil (29 million), and Mexico (16 million). Conclusion This large burden of disease, ~17% of adults, highlights the importance of comprehensive sleep health initiatives and the need for promotion of sleep health in public health policy. There is a lack of appropriate prevalence studies especially in low- and middle-income countries within the Americas. Support (if any) Study funded by ResMed
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».