The Complex Interaction Between Sleep-Related Information, Misinformation, and Sleep Health: Call for Comprehensive Research on Sleep Infodemiology and Infoveillance
Notice bibliographique
Résumé
The complex interplay between sleep-related information-both accurate and misleading-and its impact on clinical public health is an emerging area of concern. Lack of awareness of the importance of sleep, and inadequate information related to sleep, combined with misinformation about sleep, disseminated through social media, nonexpert advice, commercial interests, and other sources, can distort individuals' understanding of healthy sleep practices. Such misinformation can lead to the adoption of unhealthy sleep behaviors, reducing sleep quality and exacerbating sleep disorders. Simultaneously, poor sleep itself impairs critical cognitive functions, such as memory consolidation, emotional regulation, and decision-making. These impairments can heighten individuals' vulnerability to misinformation, creating a vicious cycle that further entrenches poor sleep habits and unhealthy behaviors. Sleep deprivation is known to reduce the ability to critically evaluate information, increase suggestibility, and enhance emotional reactivity, making individuals more prone to accepting persuasive but inaccurate information. This cycle of misinformation and poor sleep creates a clinical public health issue that goes beyond individual well-being, influencing occupational performance, societal productivity, and even broader clinical public health decision-making. The effects are felt across various sectors, from health care systems burdened by sleep-related issues to workplaces impacted by decreased productivity due to sleep deficiencies. The need for comprehensive clinical public health initiatives to combat this cycle is critical. These efforts must promote sleep literacy, increase awareness of sleep's role in cognitive resilience, and correct widespread sleep myths. Digital tools and technologies, such as sleep-tracking devices and artificial intelligence-powered apps, can play a role in educating the public and enhancing the accessibility of accurate, evidence-based sleep information. However, these tools must be carefully designed to avoid the spread of misinformation through algorithmic biases. Furthermore, research into the cognitive impacts of sleep deprivation should be leveraged to develop strategies that enhance societal resilience against misinformation. Sleep infodemiology and infoveillance, which involve tracking and analyzing the distribution of sleep-related information across digital platforms, offer valuable methodologies for identifying and addressing the spread of misinformation in real time. Addressing this issue requires a multidisciplinary approach, involving collaboration between sleep scientists, health care providers, educators, policy makers, and digital platform regulators. By promoting healthy sleep practices and debunking myths, it is possible to disrupt the feedback loop between poor sleep and misinformation, leading to improved individual health, better decision-making, and stronger societal outcomes.
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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 | 0,018 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».