Multi-level modeling of social disparities in sleep and health

睡眠和健康方面的社会差异的多层次建模

基本信息

  • 批准号:
    8305517
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 11.53万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2011
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2011-07-21 至 2013-05-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

7. PROJECT SUMMARY/ABSTRACT Sleep is essential to human health. Sleep problems affect a substantial proportion of the US population and cost the US healthcare system hundreds of billions of dollars annually. At the same time, social disparities (including those related to age, sex, socioeconomic status (SES), and race/ethnicity) in health have been repeatedly documented. The current literature on social disparities in sleep is in conflict regarding the existence of social disparities, their origins, and how social disparities in sleep may manifest themselves in social disparities in health. The overall objective of this application is to make cost-efficient use of an existing data resource [the Boston Area Community Health (BACH) Survey; U01DK056842)] in order to close key knowledge gaps regarding the mechanisms linking social determinants with sleep, as well as mechanisms underlying the way in which social disparities in sleep manifest themselves in downstream health disparities. The BACH Survey is a population-based, random-sample, cohort study that included 5,506 diverse (white, Hispanic, black) women and men between the ages of 30-79 y at baseline; 4,145 subjects were recently re- interviewed (83% response rate) 5 years later. The BACH Survey database will be linked with publically- available data [(i.e., US Census Bureau and EPA] for a number of the proposed analyses. There are two specific aims. (1) Examine the influence that social determinants have on sleep. This will include estimating (using multi-level modeling) the individual- and neighborhood-level social determinants of sleep quantity, sleep quality, and use of prescription and non-prescription sleep aids, determining the extent to which the associations between individual- and neighborhood-level social determinants and sleep are driven by other risk factors, including pain and voiding symptoms, and quantifying the relationship of external noise and air pollution (by geo-spatial analytic techniques) with sleep quantity, sleep quality, and use of prescription and non-prescription sleep aids. (2) Examine the associations between sleep and health outcomes. This will include examining age-, sex-, SES-, and race/ethnic group-specific longitudinal associations between sleep measured at baseline in relation to incident hypertension, obesity, diabetes, cardiovascular disease, and all- cause mortality and identifying variables that may be on the pathway (e.g., nutrition, inflammation, psychosocial stress, depression, use of sleep-related medications) between sleep and these health outcomes. This cost- and time-efficient study of social determinants, sleep, and health has the potential to fill critical gaps in the literature within the framework of a new conceptual approach that integrates novel data using state-of- the-art statistical techniques. The use of the R21 mechanism will serve as a springboard for the investigators to initiate additional studies in the area of sleep. Given the emerging relevance of sleep as a critical factor in human health, the potential scientific impact of the proposed study is substantial.
7。项目摘要/摘要 睡眠对人类健康至关重要。睡眠问题影响美国人口中很大一部分 每年花费数千亿美元的美国医疗保健系统。同时,社会差异 (包括与年龄,性别,社会经济地位(SES)和种族/种族有关的人(包括健康) 反复记录。目前关于睡眠社会差异的文献是关于 社会差异的存在,起源以及睡眠中的社会差异如何表现出来 健康的社会差异。该应用程序的总体目的是使现有的成本效益 数据资源[波士顿地区社区健康(BACH)调查; u01dk056842)]为了关闭密钥 关于将社会决定因素与睡眠联系起来的机制的知识差距以及机制 睡眠中社会差异在下游健康差异中表现出来的方式。 BACH调查是一项基于人群的随机样本,同类研究,其中包括5,506种(白色,白色, 基线时30-79岁的西班牙裔,黑色)男女;最近重新恢复了4,145名受试者 5年后接受了采访(83%的答复率)。 BACH调查数据库将与公开联系 - 可用数据[(即,用于许多拟议的分析的美国人口普查局和EPA]。有两个 具体目标。 (1)检查社会决定因素对睡眠的影响。这将包括估计 (使用多层次建模)睡眠数量的个人和邻里级别的社会决定因素,睡眠 质量和使用处方和非处方睡眠辅助工具,决定了多大程度 个人和社区层面的社会决定因素与睡眠之间的关联是由其他风险驱动的 因素,包括疼痛和排尿症状,并量化外部噪声与空气的关系 污染(通过地理空间分析技术),睡眠量,睡眠质量以及处方的使用和 非处方睡眠辅助工具。 (2)检查睡眠与健康结果之间的关联。这会 包括检查年龄,性别,SES和种族/种族/种族特定的纵向关联 在基线时与事件高血压,肥胖,糖尿病,心血管疾病和全能相关的测量 导致死亡率并识别可能在途径上的变量(例如营养,炎症, 睡眠和这些健康结果之间的社会心理压力,抑郁,使用与睡眠相关的药物的使用)。 对社会决定因素,睡眠和健康的这种成本和时间效率的研究有可能填补关键空白 在一种新的概念方法框架内的文献中,该方法使用最先进的 艺术统计技术。 R21机制的使用将是调查人员的跳板 在睡眠领域启动其他研究。鉴于睡眠的新兴相关性是 人类健康,拟议研究的潜在科学影响是巨大的。

项目成果

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