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Enregistrement W2086574298 · doi:10.1002/msc.155

Determinants of sleep problems in patients with spondyloarthropathy

2009· article· en· W2086574298 sur OpenAlexaff
Deborah Da Costa, Michel Zummer, Mary‐Ann Fitzcharles

Notice bibliographique

RevueMusculoskeletal Care · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPittsburgh Sleep Quality IndexBiopsychosocial modelMedicineSleep (system call)MoodSpondyloarthropathyPhysical therapyClinical psychologyInsomniaSleep qualityInternal medicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations50
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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