Estimation of the global prevalence and burden of insomnia: a systematic literature review-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
Insomnia is common, is associated with major adverse medical and mental health outcomes, has a negative impact on quality of life, and has significant economic consequences. However, little is known about the global insomnia burden. This systematic review estimated the global prevalence of insomnia in adults. PubMed and Embase were searched (terms "insomnia," "prevalence," and "general population") to identify relevant peer-reviewed studies (final search 2-3 Sep 2024). Included studies had the highest data quality and lowest risk of bias, and reported clinically relevant insomnia prevalence in the general population. Insomnia prevalence estimates were applied to United Nations (UN) population data using a country-specific study (if available) or the highest-quality study (if no country-specific study). Of 1651 potential records, 18 studies (262,582 participants) were included. Thirty-one of 237 UN/World Bank-recognized countries/territories had a suitable nation-specific adult insomnia prevalence estimate. 852,325,091 adults (95 % confidence interval 830,354,161-874,309,252) were estimated to have insomnia (global prevalence: 16.2 %) and 414,967,941 were estimated to have severe insomnia (7.9 %). Insomnia and severe insomnia were more prevalent in females versus males across all age groups. The high global prevalence of insomnia disorder reinforces the need for comprehensive public health and clinical sleep health initiatives worldwide. REGISTRATION: PROSPERO: CRD42024581410.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».