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Enregistrement W2037283540 · doi:10.1089/neu.2012.2519

Rapid EEG Activity during Sleep Dominates in Mild Traumatic Brain Injury Patients with Acute Pain

2013· article· en· W2037283540 sur OpenAlexafffund
Samar Khoury, Florian Chouchou, Florin Amzica, Jean‐François Giguère, Ronald Denis, Guy A. Rouleau, Gilles Lavigne

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéRéseau québécois de recherche sur la douleurCanada Research ChairsPfizer
Mots-clésPittsburgh Sleep Quality IndexConcussionTraumatic brain injuryElectroencephalographySleep (system call)ArousalMedicineQuantitative electroencephalographyPsychologyAnesthesiaSleep StagesPolysomnographyAudiologyPoison controlSleep qualityPsychiatryInjury preventionNeuroscienceInsomnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic pain is a highly prevalent post-concussion symptom occurring in a majority of patients with mild traumatic brain injury (mTBI). About half of patients with mTBI report sleep-wake disturbances. It is known that pain can alter sleep quality in this population, but the interaction between pain and sleep is not fully understood. This study aimed to identify how pain affects subjective sleep (Pittsburgh Sleep Quality Index [PSQI]), sleep architecture, and quantitative electroencephalographic (qEEG) brain activity after mTBI. Twenty-four mTBI patients complaining of sleep-wake disturbances, with and without pain (8 and 16, respectively), were recruited 45 (±22.7) days post-trauma on average. Data were compared with those of 18 healthy controls (no sleep or pain complaints). The PSQI, sleep architecture, and qEEG activity were analyzed. Pain was assessed using questionnaires and a 100-mm visual analogue scale. Patients with mTBI reported three times poorer sleep quality than controls on the PSQI. Sleep architecture significantly differed between patients with mTBI and controls but was within normal range. Global qEEG showed lower delta (deep sleep) and higher beta and gamma power (arousal) at certain EEG derivations in patients with mTBI compared with controls (p<0.04). Patients with mTBI with pain, however, showed greater increase in rapid EEG frequency bands, mostly during REM sleep, and beta bands in non-REM sleep compared with patients with mTBI without pain and controls (p<0.001). Pain in patients with mTBI was associated with more rapid qEEG activity, mostly during REM sleep, suggesting that pain is associated with poor sleep and is a critical factor in managing post-concussion symptoms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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