Gender-specific estimates of sleep problems during the \nCOVID-19 pandemic: Systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Summary \nThe outbreak of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) \nchanged lifestyles \nworldwide and subsequently induced individuals’ sleep problems. Sleep problems \nhave been demonstrated by scattered evidence among the current literature on \nCOVID-19; \nhowever, little is known regarding the synthesised prevalence of sleep \nproblems (i.e. insomnia symptoms and poor sleep quality) for males and females separately. \nThe present systematic review and meta-analysis \naimed to answer the important \nquestion regarding prevalence of sleep problems during the COVID-19 \noutbreak \nperiod between genders. Using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews \nand Meta-Analyses \nguideline and Newcastle–Ottawa \nScale checklist, relevant studies \nwith satisfactory methodological quality searched for in five academic databases \n(Scopus, PubMed Central, ProQuest, Web of Science , and EMBASE) were included and \nanalysed. The protocol of the project was registered in the International Prospective \nRegister of Systematic Reviews (PROSPERO; identification code CRD42020181644). \nA total of 54 papers (N = 67,722) in the female subgroup and 45 papers (N = 45,718) in \nthe male subgroup were pooled in the meta-analysis. \nThe corrected pooled estimated \nprevalence of sleep problems was 24% (95% confidence interval [CI] 19%–29%) \nfor female \nparticipants and 27% (95% CI 24%–30%) \nfor male participants. Although in both \ngender subgroups, patients with COVID-19, \nhealth professionals and general population \nshowed the highest prevalence of sleep problems, it did not reach statistical \nsignificance. Based on multivariable meta-regression, \nboth gender groups had higher \nprevalence of sleep problems during the lockdown period. Therefore, healthcare providers \nshould pay attention to the sleep problems and take appropriate preventive \naction.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».