Your Pillow May Not Guarantee a Good Night's Sleep or Symptom-Free Waking
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the performance of the pillow that participants usually slept on with respect to retiring and waking cervico-thoracic symptoms, pillow comfort, and sleep quality. METHODS: Participants (n=106) were systematically recruited for a field trial comparing their own pillow and five trial pillows. Participants provided daily retiring and waking symptom reports and sleep-quality and pillow-comfort ratings prospectively for 1 week on each pillow. Linear and logistic regression models were used to investigate the relationship between pillow use, age, gender, sleep quality, pillow comfort, and waking and temporal (overnight) symptom reports. RESULTS: No waking symptoms were reported by 42.5% of participants on their own pillow. Regular waking symptoms, failure to relieve retiring symptoms, uncomfortable pillows, and/or poor-quality sleep were reported by over 50% of participants. All participants who reported poor sleep quality also reported poor pillow comfort. Pillow-comfort reports were not related to any waking symptom report; however, reports of poor sleep quality were significantly related to waking cervical stiffness (adjusted odds ratio [AOR]=4.3 [Confidence Interval (CI): 1.3-15.6]) and scapula pain (AOR=6.1 [CI: 1.1-31.6]). Feather pillow users provided consistently low reports of pillow comfort and sleep quality. CONCLUSION: Many participants appear to have made poor pillow choices, as poor sleep quality, low pillow comfort, and waking symptoms were common. Further research is required to understand why people choose particular pillows to sleep on, as well as to identify the best fit between person and pillow to optimize sleep quality and reduce waking symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».