Prevalence of insomnia among university students in Saudi Arabia: a systematic review and meta‑analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Insomnia is a prevalent sleep disorder affecting cognitive functions critical to academic performance. University students, particularly in high-stress academic settings, are highly vulnerable. Despite its significant impact on students' health and education, there is limited research on the prevalence of insomnia among university students in Saudi Arabia. This systematic review and meta-analysis aim to assess the prevalence of insomnia among university students in Saudi Arabia, focusing on demographic variations and academic settings, to provide evidence for targeted interventions. Methods A comprehensive literature search was conducted across databases including PubMed, Scopus, and Web of Science, with additional manual searches. Inclusion criteria were cross-sectional studies addressing insomnia prevalence among Saudi university students, using standard diagnostic criteria. A total of 11 studies met the inclusion criteria, comprising data from diverse faculties, including medical and non-medical disciplines. Quality assessment was conducted using the Newcastle-Ottawa Scale. Statistical analyses were performed using a random-effects model to account for heterogeneity. Results Eleven studies, involving a total of 8297 university students, were included in the analysis. Insomnia prevalence varied widely, ranging from 19.3% to 98.7%, with a pooled prevalence of 43.3% (95% CI 28.9–58.2%). Subgroup analyses showed a prevalence of 38.6% among medical students and 38.7% among female students. The analysis revealed high heterogeneity ( I 2 = 99.17%), indicating significant variability in study designs, populations, and diagnostic methods. Conclusions Insomnia is highly prevalent among university students in Saudi Arabia, with significant variations across demographics and academic contexts. The findings underscore the urgent need for targeted interventions, including stress management, improved sleep hygiene education, and support systems to mitigate the impact of insomnia on academic performance and overall health. Future research should explore the longitudinal impacts of insomnia and the efficacy of tailored interventions in this population.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».