Sleep difficulties as a consistent risk factor for medically treated injuries among adolescents in 46 countries
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».