Determinants of sleep problems in patients with spondyloarthropathy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize sleep complaints and identify biopsychosocial factors associated with sleep problems in patients with spondyloarthropathy (SpA). METHODS: The sample comprised 125 patients with SpA. Sleep quality was assessed using the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). Participants completed standardized questionnaires assessing depressed mood, perceived stress, leisure time physical activity, functional disability and disease activity. A series of hierarchical multiple regressions were computed to examine the determinants of the following sleep parameters: quality, latency, duration and efficiency. RESULTS: The mean global PSQI score was 8.7 (SD = 5.0), with 69% of the sample classified as poor sleepers (PSQI global score >5). Worse functional status was associated with poorer sleep quality (p = 0.006), longer sleep latency (p = 0.004), shorter sleep duration (p = 0.001) and poorer sleep efficiency (p = 0.004). Higher depressed mood scores emerged in the multivariate analyses as a significant determinant of poorer sleep quality (p = 0.010), shorter sleep duration (p = 0.007) and poorer sleep efficiency (p = 0.006). Higher perceived stress was an independent contributor of poorer sleep quality (p = 0.033). The relationships between worse functional status and poorer sleep quality and shorter sleep duration were more pronounced for participants who completed the questionnaires in the English language. CONCLUSIONS: Sleep problems are prevalent among patients with SpA. Our findings suggest that multiple factors are associated with sleep complaints in persons with SpA with functional status, depressed mood and stress differentially contributing to specific sleep parameters. Multimodal interventions, which include non-pharmacological methods targeting these biopsychosocial factors, require evaluation to optimize the management of sleep disruptions in SpA.
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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 | 0,000 | 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 découle