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Enregistrement W4402836199 · doi:10.1080/13696998.2024.2407631

Epidemiology and burden of chronic insomnia disorder in Europe: an analysis of the 2020 National Health and Wellness Survey

2024· article· en· W4402836199 sur OpenAlexaff
François-Xavier Chalet, Emiliano Albanese, Carlos Egea, Jason Ellis, Luigi Ferini‐Strambi, Anna Heidbreder, Damien Léger, Kushal Modi, Charles M. Morin, Abisola Olopoenia

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Economics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyInsomniaChronic insomniaPsychiatryEnvironmental healthGerontologyFamily medicineInternal medicineSleep disorder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Chronic insomnia disorder (CID) is considered a significant worldwide public health concern; however, its exact burden is unknown. We estimate its prevalence across France, Germany, Italy, Spain, and the United Kingdom, and assess the economic and humanistic burden for a broader insomnia population.Methods This retrospective, cross-sectional, observational study used 2020 National Health and Wellness Survey (NHWS) data. Patients reporting insomnia were characterized to define CID. Health-related quality of life (HRQoL), work productivity, and healthcare resource use (HCRU) outcomes were assessed in four cohorts according to insomnia diagnosis and treatment status and examined using multivariable analyses according to Insomnia Severity Index categories.Results Among 62,319 respondents, 9,035 (21.2%) reported experiencing insomnia over the previous 12 months. CID prevalence rates were 5.5% to 6.7% across the five countries and 6.0% overall. HRQoL outcomes were persistently poorer in cohorts of patients diagnosed with insomnia than those with undiagnosed insomnia. Undiagnosed and treated insomnia patients reported the highest work presenteeism and total work productivity impairment and the highest number of emergency room and hospitalization visits than patients with insomnia (either treated or untreated). After adjusting for covariates, patients with severe insomnia reported significantly worse EQ-5D-5L utility scores, higher absenteeism and presenteeism rates, and more healthcare provider visits over the past 6 months than patients without insomnia (all p < 0.01).Conclusions Our prevalence rates for CID align with published literature. A diagnosis of insomnia, use of sleep medications, and severity of insomnia are associated with poor quality of life, loss of work productivity, and higher HCRU, confirming the high unmet need and substantial humanistic and economic burden of CID.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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