Sociodemographic differences in young adult actigraphic sleep among a diverse, national sample: the Future of Families Young Adult Sleep Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Study Objectives Sleep health is essential for wellbeing, yet few studies examine sociodemographic differences among young adults using objective sleep measures. We examined sociodemographic differences in actigraphic sleep health among a national, diverse sample of several hundred young adults. Methods Data from the Young Adult Sleep Sub-Study were collected during year 22 (mean age = 22.1 ± 0.3 years; range 21.6–24.4) of the Future of Families and Child Wellbeing Study (n = 442), a national, diverse sample of US-based young adults. Participants wore wrist-actigraphs for ~2 weeks. Multivariable linear regression models assessed whether sex, race, Hispanic/Latino ethnicity, education level, and employment status (simultaneously adjusted) were associated with dimensions of actigraphic sleep health. Results In adjusted models, women had longer total sleep time (TST), earlier sleep onset, and less weekend night catchup sleep than men. Black young adults had shorter TST, later sleep onset, more variability in nighttime TST, in sleep onset, and in sleep maintenance efficiency, and lower sleep regularity index (SRI) than White young adults. Young adults with a lower education level had greater variability in nighttime TST and in sleep timing and lower SRI than those with a higher education level. Young adults who were unemployed had later sleep timing, lower SRI, and less weekend night catchup sleep than those employed full-time. Conclusions Male sex, Black race, lower education level, and unemployment are associated with poorer actigraphic sleep health among this sample of young adults. Strategies to improve young adult sleep health should specifically prioritize men, marginalized populations, and those of lower socioeconomic status. Statement of Significance The present study examined sociodemographic differences in several dimensions of actigraphic sleep health, including total sleep time, sleep timing, sleep quality, and variability of these measures, among a large, national, diverse sample of young adults. Our findings indicate considerable disparities in young adult sleep health particularly affecting men, Black young adults, those with lower education levels, and those who are unemployed. Efforts should be made to address potential sources of these sleep disparities to improve young adult sleep health across the population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».