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Enregistrement W1143323492 · doi:10.3233/jnd-140057

Excessive Daytime Sleepiness in Patients with Myasthenia Gravis

2015· article· en· W1143323492 sur OpenAlexafffund
Charles D. Kassardjian, Seint Kokokyi, Carolina Barnett, D. Jewell, Vera Bril, Brian J. Murray, Hans Katzberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuromuscular Diseases · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésEpworth Sleepiness ScaleSomnolencePolysomnographyExcessive daytime sleepinessMedicineMyasthenia gravisMultiple Sleep Latency TestWakefulnessPhysical therapyInternal medicineSleep disorderInsomniaApneaPsychiatryAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excessive daytime sleepiness (EDS) has not been investigated using objective tests in myasthenia gravis (MG). We investigated whether objective measurements of somnolence better detected abnormalities compared with sleepiness questionnaires in MG, and determine if MG patients have EDS. Eight patients with mild-to-moderate MG were recruited. Patients completed maintenance of wakefulness, overnight polysomnography, multiple sleep latency tests, Epworth Sleepiness Scale, and fatigue questionnaires. Seven patients demonstrated EDS on objective testing, while Epworth scores were abnormal in two, and the measures showed poor correlation. Our findings highlight that the ESS may be inadequate to diagnose EDS and lead to under-reporting of daytime somnolence in patients with MG.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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