Underlying sleep pathology may cause chronic high fatigue in shift‐workers
Notice bibliographique
Résumé
About 20-25% of the population in primary healthcare settings complains of chronic fatigue but this symptom has been under-emphasized compared with sleepiness in clinical practice. Shift-workers are particularly vulnerable because of various fatigue-related personal and public morbidity and mortality. The goal of this cross-sectional study was to explore if fatigue severity could be used as an independent predictive tool to identify underlying sleep pathology. The 21 most-fatigued (study group) and 23 least-fatigued (control) miners were selected on the basis of the Fatigue Severity Scale (FSS), which was administered to 195 subjects in an underground mine in Timmins, a town in northern Ontario. The two groups were matched for age, gender, and body mass index (BMI). Mean FSS score for the most-fatigued subjects was 4.9 +/- 0.5 and the least-fatigued was 2.2 +/- 0.5 (P < 0.0001). The subjects from each group were studied polysomnographically to identify sleep disorders. The polysomnographic data in 15 of 21 (71.4%) of the most-fatigued subjects displayed significant sleep pathology compared with only three of 23 (13.0%) in the least-fatigued subjects. Based on Fisher's exact test, the difference between the two groups was highly significant (P < 0.0001). Also, in the total subject pool (n = 195), the correlation between subjective fatigue and sleepiness was not very strong (Pearson's r = 0.45), suggesting that these two symptoms can be independent phenomena. It is concluded that chronic high fatigue can be an independent manifestation of underlying sleep pathology, which warrants independent subjective and objective assessment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».