Assessing the prevalence of insomnia and its socio-behavioral determinants among school going adolescents in Bagamati Province, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Insomnia among adolescents is a prevalent public health concern and is closely linked to suicidal tendencies, health risk behaviors, and other adverse health outcomes. This study builds on existing literature by exploring the multifaceted associations between insomnia and socio-behavioral factors, which are currently underexplored in the Nepalese context. It assesses the prevalence of insomnia and its association with socio-behavioral factors and internet addiction among adolescents in Bagmati Province, Nepal, to inform targeted public health interventions. From July to September 2022, a school-based descriptive cross-sectional study was conducted among grade 9 and 10 students (aged 13-19) using a self-administered semi-structured questionnaire. A questionnaire included the 7-item Insomnia Severity Index (ISI) for insomnia assessment and the 20-item Young's Internet Addiction Test for evaluating internet addiction. Binary logistic regression analysis was utilized to identify factors associated with insomnia. The study identified a significant prevalence of insomnia at 24.2%. Key socio-behavioral determinants included religion [AOR 3.58; 95% CI 1.56-8.23, AOR 3.36; 95% CI 1.27-8.89], experience of a break up [AOR 1.67; 95% CI 1.10-2.55] absence of close friendships [AOR 2.62; 95% CI 1.32-5.19], exposure to bullying [AOR 1.74, 95% CI 1.12-2.70], and internet addiction [AOR 2.74; CI 1.83-4.11]. These findings highlight the complex interplay of individual and environmental factors influencing insomnia. The significant prevalence of insomnia among school-going adolescents in Bagmati Province underscores the necessity for enhancing the role of schools in health counselling that considers behavioural, social, and demographic factors. Addressing internet addiction, fostering healthy social connections, and acknowledging the impact of demographic factors like religion could enhance intervention strategies.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».