Seasonal effects on the occurrence of nocturnal leg cramps: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been anecdotally reported that nocturnal leg cramps in pregnant women are worse in summer. We analyzed population-level data to determine whether the symptom burden of nocturnal leg cramps is seasonal in the general population. METHODS: We examined time-series data for 2 independent measures of the symptom burden of leg cramps: (a) new quinine prescriptions (reflecting new or escalating treatment of leg cramps) from December 2001 to October 2007 among adults aged 50 years and older, which were obtained from linked health care databases that contain the prescribing information for the 4.2 million residents of British Columbia, Canada; and (b) the Internet search volume from February 2004 to March 2012 for the term "leg cramps" (reflecting public interest), which we obtained from Google Trends data and geographically limited to the United States and Australia. We assessed seasonality by determining how well a least-squares sinusoidal model predicted variability in the outcomes. RESULTS: New quinine prescriptions and Internet searches related to leg cramps were both seasonal, with highs in mid-summer and lows in mid-winter, and a peak-to-peak variability that was about two-thirds of the mean. Seasonality accounted for 88% of the observed monthly variability in new quinine prescriptions (p < 0.001) and 70% of the observed variability in Internet searches related to leg cramps (p < 0.001). INTERPRETATION: New quinine prescriptions and Internet searches related to leg cramps were seasonal and roughly doubled between the winter lows and summer highs. Why a disorder of peripheral motor neurons displays such strong seasonality warrants exploration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».