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Enregistrement W1504790572 · doi:10.1002/mus.23941

Effects of napping on neuromuscular fatigue in myasthenia gravis

2013· article· en· W1504790572 sur OpenAlexaff
Charles D. Kassardjian, Brian J. Murray, Seint Kokokyi, D. Jewell, Carolina Barnett, Vera Bril, Hans Katzberg

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensToronto General HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyasthenia gravisNapMedicineSleep (system call)AnesthesiaNeuromuscular diseaseNeuromuscular junctionWeaknessNeuromuscular transmissionWakefulnessPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyInternal medicinePsychologySurgeryDiseaseNeuroscienceElectroencephalographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The relationship between sleep and neuromuscular fatigue is understood poorly. The goal of this study was to evaluate the effects of napping on quantitative measures of neuromuscular fatigue in patients with myasthenia gravis (MG). METHODS: Eight patients with mild to moderate MG were recruited. Patients underwent maintenance of wakefulness tests (MWT) and multiple sleep latency tests (MSLT). The Quantitative Myasthenia Gravis Score (QMGS) was measured before nap and after each nap to examine the effects of napping and sleep on neuromuscular weakness. RESULTS: Results showed that QMGS improves only after naps where patients slept more than 5 min but not where patients did not sleep or slept less than 5 min. CONCLUSIONS: Daytime napping mitigates neuromuscular fatigue in patients with MG, especially if patients slept for more than 5 min.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,627

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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