Hip pain while using lower extremity joints and sleep disturbances in elderly white women: Results from a cross‐sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate sleep quality in women with hip pain due to daily activities involving the lower extremity joints. METHODS: We evaluated the association of the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) hip pain severity score with objective sleep measures obtained by wrist actigraphy in 2,225 white women ≥ 65 years of age enrolled in the Study of Osteoporotic Fractures. RESULTS: Women had an increased odds of spending ≥ 90 minutes awake after sleep onset (odds ratio [OR] 1.28, 95% confidence interval [95% CI] 1.11-1.50) for every 5-point increase in hip pain score after adjustment for all covariates. Hip pain when sitting or lying was the strongest predictor of sleep fragmentation (OR 2.0, 95% CI 1.47-2.73); however, standing pain was associated with a higher number of awake minutes in bed scored from sleep onset to the end of the last sleep episode, independent of pain while in bed (OR 1.41, 95% CI 1.07-2.01). Sleep disturbances increased significantly after the first 2 hours of sleep in women with severe hip pain compared to those without hip pain (mean ± SD 1.4 ± 0.47 minutes per hour of sleep; P < 0.003). Similar associations were observed for long wake episodes >5 minutes. There were no associations between daytime napping, sleep latency, sleep efficiency, and total sleep minutes and WOMAC hip pain. CONCLUSION: Fragmented sleep was greater in women with hip pain compared to those without hip pain; however, fragmented sleep in women with severe hip pain compared to those without hip pain was unchanged until after the first 2 hours of sleep. Further investigations into pain medications wearing off over time or the prolonged periods of inactivity decreasing the pain threshold are warranted.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».