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Enregistrement W4408541048 · doi:10.1093/eurpub/ckaf032

Sleep difficulties as a consistent risk factor for medically treated injuries among adolescents in 46 countries

2025· article· en· W4408541048 sur OpenAlexafffund
Valerie F. Pagnotta, Peter Donnelly, Inese Gobiņa, Frank J. Elgar, Kwok Ng, William Pickett

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill UniversityPublic Health OntarioUniversity of TorontoBrock University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPoisson regressionMedicineSleep (system call)Injury preventionCross-sectional studyOccupational safety and healthComparabilityDemographyPoison controlSuicide preventionHuman factors and ergonomicsEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescent poor sleep is common and has been associated with unintentional injury risks. Yet the comparability of evidence is limited by differences in measures of sleep and injury implemented across studies. We examined the potential cross-national consistency of relationships between poor sleep and unintentional injury using self-reports from 239 816 adolescents (50.8% girls) in 46 countries collected using a common survey procedure. A cross-sectional study was conducted using nationally representative records from the 2017/2018 International Health Behaviour in School-aged Children study. The prevalence of sleep indicators (difficulties in falling asleep, insufficient sleep, social jetlag) and annual medically treated injuries (any, multiple) were described cross-nationally and by gender. Multivariable modified Poisson regression analyses were conducted within and across countries to test the consistency of associations between sleep and injury. 16.3%-48.3% of adolescents reported an indicator of poor sleep and 44.0% sustained any injury. We observed striking cross-national variations in sleep, yet consistent gendered patterns across countries [e.g. sleep difficulties more prevalent among girls vs. insufficient sleep (non-school days) more prevalent among boys]. Country-level models displayed relatively consistent and positive associations. Multi-country (pooled) models demonstrated a consistency of effects, with the strongest association observed between difficulties in falling asleep and multiple injuries (prevalence ratio: 1.58, 95% CI: 1.55-1.61); these effects were especially pronounced in girls. Using standard indicators, this novel cross-national study demonstrated that poor sleep is a consistent risk factor for adolescent injuries. Given the recent epidemic of adolescent sleep problems, sleep hygiene represents a novel target for injury prevention.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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