Improved sleep efficiency after anti-tumor necrosis factor α therapy in rheumatoid arthritis patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor sleep health is increasingly recognized as contributing to decreased quality of life, increased morbidity/mortality and heightened pain perception. Our purpose in this study was to observe the effect on sleep parameters, specifically sleep efficiency, in rheumatoid arthritis (RA) patients treated with anti-tumor necrosis factor alpha (anti-TNF-α) therapy. METHODS: This was a prospective observational study of RA patients with hypersomnolence/poor sleep quality as defined by the Epworth Sleepiness Scale (ESS) and Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). Study patients underwent overnight polysomnograms and completed questionnaire instruments assessing sleep prior to starting anti-TNF-α therapy and again after being established on therapy. The questionnaire included the ESS, PSQI, the Berlin instrument for assessment of obstructive sleep apnea (OSA) risk, restless legs syndrome (RLS) diagnostic criteria, and measures of disease activity/impact. RESULTS: A total of 12 RA patients met inclusion criteria, of which 10 initiated anti-TNF-α therapy and underwent repeat polysomnograms and questionnaire studies approximately 2 months later. Polysomnographic criteria for OSA were met by 60% of patients. Following anti-TNF-α therapy initiation, significant improvements were observed by polysomnography (PSG) for sleep efficiency, increasing from 73.9% (SD 13.5) to 85.4% (SD 9.6) (p = 0.031), and 'awakening after sleep onset' time, decreasing from 84.1 minutes (SD 43.2) to 50.7 minutes (SD 36.5) (p = 0.048). Questionnaire instrument improvements were apparent in pain, fatigue, modified Health Assessment Questionnaire (mHAQ), and Rheumatoid Arthritis Disease Activity Index (RADAI) scores. CONCLUSIONS: Improved sleep efficiency and 'awakening after sleep onset' time were observed in RA patients treated with anti-TNF-α therapy.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».