Prevalence and Associated Factors of Insomnia in Adult Psychiatric Patients: A Hospital-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective Insomnia is highly prevalent in psychiatric disorders, yet its patterns and predictors vary across diagnoses and cultural contexts. This study examined the prevalence and associations of insomnia in adult psychiatric patients in an outpatient setting.Methods A cross-sectional study was conducted among 380 adult psychiatric patients at a tertiary hospital. Insomnia was assessed using the Structured Clinical Interview for DSM-5 Sleep Disorders–Revised. Sociodemographic, clinical, and lifestyle variables were assessed, and logistic regression analyses were used to identify predictors of insomnia.Results The prevalence of insomnia was 44.2%, with the highest rates observed in trauma-and stressor-related disorders, followed by depressive disorders. Schizophrenia spectrum disorders, obsessive compulsive disorder, and conversion disorder showed significantly lower odds of insomnia compared to depressive disorders. Key predictors of insomnia included lower educational level (0–5 years: adjusted odds ratio [aOR]=5.60, p=0.015), low socioeconomic status (aOR=6.57, p=0.044), comorbid physical illness (aOR=3.81, p=0.005), and prolonged screen time (aOR=8.17, p<0.001).Conclusions Insomnia affects nearly half of adult psychiatric patients, with considerable variation across diagnostic categories. These findings underscore the need for targeted sleep assessment and interventions within psychiatric services, especially in low resource settings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».