Impact of Sleep Quality on Cardiovascular Outcomes in Hemodialysis Patients: Results from the Frequent Hemodialysis Network Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor sleep quality is a common, persistent, and important problem to patients with end-stage renal disease (ESRD). This report examines whether sleep quality is associated with dialysis treatment factors and other modifiable clinical factors in a large group of hemodialysis (HD) patients. METHODS: Cross-sectional analyses were conducted on baseline data collected from participants in the Frequent Hemodialysis Network trials. Sleep quality was measured using the Medical Outcomes Study Sleep Problems Index II (SPI II), a 9-item measure of sleep quality with higher scores reflecting poorer sleep quality. RESULTS: The participants had an age of 51.2 ± 13.6 years, 61% were male, 38% were black, and 42% had diabetes. Higher pre-dialysis serum phosphorus (per 0.5 mg/ml) (OR 0.91; 95% CI 0.85, 0.96) and depression (OR 0.16; 95% CI 0.10, 0.25) were independently associated with decrements in sleep quality. There was also a difference in time to recovery from dialysis for the fourth versus the first SPI II quartile (5.1 h; p < 0.0001). CONCLUSION: These findings underscore the link between sleep and daytime function and suggest that improving sleep may provide an opportunity to improve outcomes in ESRD. Whether sleep problems may be improved by reduction of serum phosphorus or treatment of depression in the HD population merits further investigation.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».