Prevalence of insomnia and use of sleep aids among adults in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the prevalence of insomnia and the use of sleep aids among Canadian adults. METHODS: Data were derived from a phone interview conducted (April to October 2023) with a stratified, population-based sample of 4037 adults (57.6 % females; mean age 50.6 ± 18.4; range 18-102 years old) living in Canada. Post-stratified survey weights were included in the analysis to ensure the representativity of the adult Canadian population. RESULTS: The prevalence estimate of insomnia disorder was 16.3 % (95 % CI 15.1-17.6), with higher rates in females (risk ratio [RR] 1.24, 95 % CI 1.06-1.45), Indigenous peoples (RR 1.77, 95 % CI 1.27-2.47), and individuals with poorer mental or physical health. Overall, 14.7 % of respondents reported having used prescribed sleep medications in the previous 12 months, 28.7 % used natural products or over-the-counter (OTC) sleep aids, 15.6 % used cannabis-derived products and 9.7 % used alcohol for sleep in the last 12 months. Higher proportions of females used prescribed medication (RR 1.79, 95 % CI 1.31-2.43) and natural products or OTC medication (RR 1.41, 95 % CI 1.16-1.71), while more males used cannabis (RR 1.33, 95 % CI 1.03-1.72) and alcohol (RR 1.67, 95 % CI 1.16-2.33) for sleep. Higher proportions of older adults (≥65 years) were taking prescribed medications, while more young adults (18-35 years) used natural products or OTC medications, cannabis, and alcohol as sleep aids. CONCLUSIONS: Insomnia is a highly prevalent condition in Canada and there is widespread and increasing use of various medications and substances to cope with this health issue. These findings highlight the need for public health interventions to promote healthy sleep and for wider dissemination of evidence-based treatments for insomnia, such as cognitive behavioral therapy which is the first-line treatment for insomnia in practice guidelines, to reduce sleep health disparities.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».