Who sleeps well in Canada? The social determinants of sleep health among middle-aged and older adults in the Canadian Longitudinal Study on Aging.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES Sleep health inequities likely contribute to disparities in health outcomes. Our objective was to identify social determinants of sleep health among middle-aged/older adults in Canada, where prior evidence is limited. METHODS We analyzed cross-sectional data from the Canadian Longitudinal Study on Aging, a survey of over 30,000 community-dwelling adults aged 45-85years. Self-reported measures included sleep duration, sleep satisfaction, and sleep efficiency. We explored associations between sleep measures and social determinants of health. We used modified Poisson regression to estimate prevalence ratios for sleep satisfaction and sleep efficiency, and linear regression for sleep duration. Estimates were adjusted for all social, lifestyle, and clinical covariates. We explored effect modification by sex. RESULTS Of the 11 social determinants explored, all were significantly associated with at least one domain of sleep health. These associations were reduced to 9 variables with adjustment for all social variables, and 7 with further adjustment for lifestyle and clinical covariates, including differences by sex, age, education, marital status, employment, race/ethnicity, and sexual orientation. Better sleep health in >1 domain was observed among males, older age groups (65 and older), higher income groups, the retired group, and homeowners with adjustment for social variables, and only in males and older age groups with additional adjustment for lifestyle and clinical variables. Only sleep duration associations were modified by sex. CONCLUSIONS Sleep health disparities among Canadian adults exist across socioeconomic gradients and racial/ethnic minority groups. Poor sleep health among disadvantaged groups warrants increased attention as a public health problem in Canada.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».