Magnitude and level of association between poor sleep quality and common mental disorders among reproductive age women in Ethiopia: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Sleep disturbances are prevalent throughout a woman’s life and significantly affect overall well-being. Research worldwide has established a strong link between poor sleep quality and mental health disorders. However, studies examining this relationship within the Ethiopian context remain scarce. This study aimed to assess the prevalence of sleep quality and its association with common mental health disorders among Ethiopian women of reproductive age. Systematic searches were conducted in PubMed, Google Scholar, CINAHL and African Journals Online and included articles published from inception to February 2025. The quality of eligible studies was assessed using Newcastle-Ottawa Scale (NOS). A DerSimonian-Laird random-effects meta-analysis was used to estimate the pooled effect size of the outcome measures with their 95% CI. Stata version 14.0(StataCorp, College Station, Texas, USA) was used for statistical analysis. A total of 10 studies reported the prevalence of poor sleep quality among women in reproductive age, and the pooled prevalence of poor sleep quality was 54% (95% CI: 0.46–0.63, I 2 = 97.14%, p < 0.001). The finding suggests a strong positive association between poor sleep quality and CMDs. The pooled adjusted odds ratio of poor sleep quality and depression is AOR = 2.78 (95% CI: 1.66–3.90, I 2 = 37.9%), anxiety AOR = 2.65 (95% CI: 1.84–3.46, I 2 = 0.00%), stress AOR = 1.69 (95% CI: 0.83–2.5, I 2 = 56.7%). The prevalence of poor sleep quality among women of reproductive age is notably high in Ethiopia. This finding underscores the widespread nature of sleep disturbances in this population, highlighting a critical public health concern. Also the findings highlight a significant association between poor sleep quality and common mental disorders (CMDs). Addressing CMDs as a key factor in poor sleep quality interventions and underscores the need for tailored strategies to improve both sleep and psychological well-being in this vulnerable group. CRD42025643365.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».