Sleep in the Acute Phase of Severe Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives The onset of pervasive sleep-wake disturbances associated with traumatic brain injury (TBI) is poorly understood. This study aimed to (a) determine the feasibility of using polysomnography in patients in the acute, hospitalized stage of severe TBI and (b) explore sleep quality and sleep architecture during this stage of recovery, compared to patients with other traumatic injuries. Methods A cross-sectional case-control design was used. We examined the sleep of 7 patients with severe TBI (17-47 years; 20.3 ± 15.0 days postinjury) and 6 patients with orthopedic and/or spinal cord injuries (OSCI; 19-58 years; 16.9 ± 4.9 days postinjury). One night of ambulatory polysomnography was performed at bedside. Results Compared to OSCI patients, TBI patients showed a significantly longer duration of nocturnal sleep and earlier nighttime sleep onset. Sleep efficiency was low and comparable in both groups. All sleep stages were observed in both groups with normal proportions according to age. Conclusion Patients in the acute stage of severe TBI exhibit increased sleep duration and earlier sleep onset, suggesting that the injured brain enhances sleep need and/or decreases the ability to maintain wakefulness. As poor sleep efficiency could compromise brain recovery, further studies should investigate whether strategies known to optimize sleep in healthy individuals are efficacious in acute TBI. While there are several inherent challenges, polysomnography is a useful means of examining sleep in the early stage of recovery in patients with severe TBI.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».