美国成年人睡眠时间短和认知障碍的地理空间分析:使用机器学习技术的多州研究

科学领域:

• 公共卫生 公共卫生
• 流行病学 流行病学
• 空间分析 空间分析

背景情况:

• 睡眠时间短暂和不良的健康社会决定因素 (SDoH) 与认知障碍的风险增加有关.
• 了解睡眠不足和认知障碍之间的空间关系对于公共卫生干预至关重要.

研究的目的:

• 确定美国各地睡眠时间短和认知障碍的社区之间是否存在空间关联.
• 为调整包括SDoH,人口统计,健康结果和预防实践在内的混因素.

主要方法:

• 使用空间滞后模型在美国 (不包括佛罗里达州) 的人口普查通道层面进行空间分析.
• 利用了来自疾病控制和预防中心 (CDC) 和美国人口普查局的2021-2022年数据.
• 根据SDoH,人口统计,健康结果,预防实践和CDC的社会脆弱性指数进行调整.

主要成果:

• 在全国范围内,在睡眠时间短和认知障碍风险增加之间发现了显著的积极关联 (估计范围[0.29; 1.27],p < 0.005).
• 六个西部州 (新墨西哥州,阿拉斯加州,亚利桑那州,内华达州,爱达荷州和俄勒冈州) 显示出明显增加的风险模式 (p = 0.007).

结论:

• 睡眠时间短暂是美国认知障碍的重要预测因素,即使调整了混因素.
• 美国西部的强烈关联凸显了地理背景和当地因素对睡眠和认知相关健康结果的影响.