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Enregistrement W4414577099 · doi:10.1101/2025.09.24.25336551

Sleep and circadian health in the UK Biobank: Report on the 2023 sleep questionnaire enhancement

2025· preprint· en· W4414577099 sur OpenAlexaff
Katrina Y. K. Tse, Hang Yuan, Charilaos Zisou, Jo Holliday, Colin A. Espie, Derk‐Jan Dijk, Angus C. Burns, Aiden Doherty, Jacqueline M. Lane, Hanna M. Ollila, Allan I Pack, David Ray, Susan Redline, Rebecca C. Richmond, Richa Saxena, Eva Schernhammer, Barbara Schormair, Kai Spiegelhalder, Heming Wang, Juliane Winkelmann, Andrew R. Wood, Martin K. Rutter, Emmanuel Mignot, Simon D. Kyle

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensSurrey Place CentreCanadian Sleep & Circadian NetworkDiscovery Centre
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilEuropean CommissionDepartment of Health and Social CareEngineering and Physical Sciences Research CouncilUK Dementia Research InstituteNational Institute for Health and Care ResearchAlzheimer's SocietyUK Research and InnovationBritish Heart FoundationWellcome Trust
Mots-clésSleep (system call)InsomniaBiobankCohortSleep disorderCohort studyActigraphyCross-sectional studySleep medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Study Objectives Our study introduced the 2023 UK Biobank sleep questionnaire and described variation in sleep health dimensions and prevalence of disordered sleep. Methods A questionnaire comprising validated measures and bespoke items was developed to capture key self-reported domains of sleep health and symptoms of sleep disorders. We quantified cohort prevalence of operationally defined sleep disorders and assessed patterning of sleep health dimensions across key sociodemographic and clinically relevant variables. Results 327,752 individuals were invited of whom 185,056 (56.5%) completed at least one module and were included in the analysis. Respondents were predominately from a White ethnic background (96.8%), had a mean age of 69.9 (SD, 7.5) years, 57.9% were female, and 25.5% were in employment. Compared to non-respondents, respondents were more likely to be female, tended to be better educated, healthier, and exhibit lower levels of socioeconomic deprivation, although baseline sleep variables were similar between respondents and non-respondents. Around 40% of respondents reported sleep duration less than 7 hours and 49% reported poor sleep quality (Pittsburgh Sleep Quality Index > 5). Approximately one-quarter (25.2%) met criteria for at least one operationally defined sleep disorder, with insomnia being the most common (14.4%) followed by obstructive sleep apnoea (8.0%), restless legs syndrome (4.1%), and frequent nightmares (3.7%). Sleep disorders were associated with higher levels of anxiety, depression, fatigue, and cognitive complaints. Conclusions Poor sleep quality and operationally defined sleep disorders are common in the UK Biobank cohort. Sleep questionnaire data can now be integrated with a range of biomedical information to advance understanding of sleep. Statement of significance A comprehensive sleep questionnaire was introduced to the UK Biobank, with over 185,000 participants providing data. Overall, respondents reported relatively poor sleep quality; 40% reported sleep duration less than 7 hours, and 25% met criteria for at least one sleep disorder. Enhanced assessment of sleep in UK Biobank now enables integration with extensive biomedical data, including genetic, wearable, imaging, lifestyle, biomarker, and electronic health record data, offering opportunities to investigate the biological and environmental factors that influence sleep and circadian systems, and their impact on health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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