MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2345690249 · doi:10.1155/2016/6576812

Managing Sleep Disturbances in Cirrhosis

2016· review· en· W2345690249 sur OpenAlexaff
Xun Zhao, Philip Wong

Notice bibliographique

RevueScientifica · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensMcGill UniversityRoyal Victoria Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCirrhosisMedicineMelatoninSleep (system call)Hepatic encephalopathyObstructive sleep apneaInsomniaExcessive daytime sleepinessSleep disorderSleep apneaLiver diseaseInternal medicineIntensive care medicinePediatricsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep disturbances, particularly daytime sleepiness and insomnia, are common problems reported by patients suffering from liver cirrhosis. Poor sleep negatively impacts patients' quality of life and cognitive functions and increases mortality. Although sleep disturbances can be an early sign of hepatic encephalopathy (HE), many patients without HE still complain of poor quality sleep. The pathophysiology of these disturbances is not fully understood but is believed to be linked to impaired hepatic melatonin metabolism. This paper provides an overview for the clinician of common comorbidities contributing to poor sleep in patients with liver disease, mainly restless leg syndrome and obstructive sleep apnea. It discusses nondrug and pharmacologic treatment options in these patients, such as the use of light therapy and histamine (H1) blockers.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientificaMême sujetLiver Disease and TransplantationTravaux en français237 207