Familial Contributions to Self-Reported Sleep and Pain in Female Twins
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The relationship between sleep quality and pain has been studied in populations with chronic pain and in nonclinical populations using experimental paradigms. Little is known about the familial contributions to this relationship. This study examines self-reported sleep quality and pain in a nonclinical sample and to explore familial (i.e., shared genetic and common family environment) confounding in those relationships. DESIGN: Cross-sectional. SUBJECTS: Ninety nine community-based female twin pairs (N = 198) with a mean age of 29 years; 72% monozygotic. METHODS: The short form McGill Pain Questionnaire (McGill), a visual analog scale (VAS), a body map, and the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) measured self-reported pain and sleep quality. Mixed model regression adjusted for age was used to examine relationships between the pain indices and PSQI in overall and within-pair models. RESULTS: Higher PSQI total scores were significantly associated with higher scores across the McGill sensory (B = 0.37, p < 0.001), affective (B = 0.16, p < 0.001), total scores (B = 0.54, p < 0.001), the VAS (B = 2.41, p < 0.001), and number of sites with any pain on the body map (B = 0.42, p = 0.001). All of these associations were diminished and rendered nonsignificant in within-pair analyses that accounted for genetic and familial factors (all p's ≥ 0.01; Bonferroni α = 0.01). CONCLUSIONS: These findings support an association between poor sleep quality and pain and suggest that this relationship may be confounded by shared genetic and environmental factors, which could elucidate biological mechanisms that underlie the development and maintenance of pain and sleep problems.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».