Notice bibliographique
Résumé
Sleep difficulties are often leading symptoms of psychiatric disorders. Furthermore, several longitudinal studies have demonstrated that untreated insomnia predicts the onset of mental health disorders. Other sleep disorders also often cause mood and/or anxiety symptoms. Furthermore, overlapping symptoms of sleep apnea, a sleep disorder with undoubted public health significance, and depression merits special attention. Sleep disorders have profound effect on daytime functioning causing daytime sleepiness, tiredness, fatigue and impaired cognitive functioning. These symptoms may severely affect both the quality of life of the patient and also the sleep and quality of life of their bedpartners and family members, as well. It is increasingly appreciated that the majority of medically ill patients suffer from sleep disorders and sleep complaints, which contribute to their impaired quality of life and clinical outcomes. “Sleep Health” is an important aspect of everyone's life but has a special relevance in mentally or medically ill patients. In our studies focusing on patients with various stages of chronic kidney disease (moderate to severe chronic renal failure, patients on dialysis and kidney transplant recipients) we have found high prevalence of sleep disorders (insomnia, Restless Legs Syndrome, Periodic Leg Movements in Sleep, Sleep apnea). We have shown that they are associated with the presence of depressive symptoms, increased illness intrusiveness and worse quality of life. Furthermore, RLS predicted mortality of kidney transplant recipients. In my presentation I will cover the most important aspects of the complex relationship between sleep disorders, mental and physical health and quality of life.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,190 | 0,077 |
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 ».