Trajectories and predictors of sleep quality during and after the pandemic in five European populations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This paper investigates the trajectory and potential predictors of sleep quality across 13 waves of data on 5 European populations from April 2020-September 2024. METHODS: Data are based on the ongoing COME-HERE survey, a comprehensive longitudinal study designed to capture the socioeconomic, health, and psychological impacts of the COVID-19 pandemic across multiple European countries, including 8063 participants and over 60,000 observations drawn from representative samples in France, Germany, Italy, Spain, and Sweden. RESULTS: Our findings reveal an upward trend in average sleep quality over time, with fluctuations that align with major COVID-19 waves, suggesting pandemic-related disruptions to typical seasonal sleep patterns. Through multivariate regression analysis, female gender, income, employment, physical activity, mental health, and social interactions are key predictors of sleep quality, with financial security and mental health showing particularly strong associations. Importantly, our results hold across diverse groups (by country, gender, age, and education) and remain consistent from the height of the pandemic through to the postpandemic period, supporting the enduring influence of mental health, socioeconomic, and lifestyle factors on sleep quality. CONCLUSIONS: Our study highlights the complex interplay between social determinants, mental health, and lifestyles in shaping sleep quality in the general population, regardless of geographic context and the potential impact of major public health emergencies such as the recent COVID-19 pandemic. These findings further emphasize the need for greater attention to sleep health in both clinical and public health 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».