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Enregistrement W2126895585 · doi:10.1080/09593980902835351

Sleep health and its assessment and management in physical therapy practice: The evidence

2009· review· en· W2126895585 sur OpenAlexaff
Stanley Coren

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Theory and Practice · 2009
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)Sleep debtSleep deprivationInsomniaPsychological interventionAffect (linguistics)MedicinePsychologyClinical psychologyPhysical therapySleep disorderPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep and sleep deprivation have become major health issues in our modern society. Impaired sleep can negatively affect physical and psychological well-being, and conversely, certain common conditions can impair sleep. Furthermore, insufficient or disrupted sleep can contribute to functional impairments. As health care professionals, physical therapists are singularly concerned with function and well-being. To understand the role of sleep and sleep deprivation on health, this article describes sleep, our contemporary culture of sleeplessness, insomnia, sleep needs, the physical cost of inadequate sleep, the psychological cost of sleep deprivation, and the effects of sleep debt on safety. How to assess an individual's sleep debt is then described, and a sleep inventory questionnaire and scoring scale are presented. Evidence-based recommendations for optimizing sleep are outlined, and these can be readily implemented by the busy clinician. The sleep inventory questionnaire can be used to evaluate the outcome of these recommendations or other interventions as well as serve as an assessment tool. Based on the literature, the assessment and evaluation of sleep and basic sleep recommendations need to be considered as fundamental clinical competencies in contemporary physical therapy care.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,438 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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