Insomnia and Health Problems in Canadians
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: The objective of this study was to determine the prevalence of, and to identify the relative contribution of selected factors associated with insomnia in the Canadian population age 15 and older. DESIGN: Weighted analysis of cross-sectional data from the Canadian General Social Survey, Cycle 6, 1991. Prevalence estimates were calculated for the total and age-specific Canadian population age 15 and older. Multiple logistic regression techniques were employed to study the contribution of an array of sociodemographic, lifestyle, stress, and physical health factors to the experience of insomnia. SETTING: N/A. PARTICIPANTS: A representative sample of the Canadian household population age 15+ (n=11,924). INTERVENTIONS: N/A. MEASUREMENTS AND RESULTS: Twenty-four percent of the Canadian population age 15+ report insomnia. The following factors were associated with insomnia in multivariate logistic regression: female gender, being widowed or single, low education, low income, not being in the labor force, ever having smoked, life stress, specific chronic physical health problems (circulatory, digestive and respiratory disease, migraine, allergy and rheumatic disorders), pain, activity limitation and health dissatisfaction. Age was not significantly associated with insomnia. CONCLUSIONS: Insomnia was highly prevalent among the non-institutionalized Canadian population age 15 and older. A very stressful life, severe pain and dissatisfaction with one's health demonstrated the highest odds ratios associated with insomnia. Increasing age per se and lifestyle factors were not significantly associated with insomnia.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».