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Enregistrement W2373040288

Relationship between health-related quality of life and mood in patients with obstructive sleep apnea

2004· article· en· W2373040288 sur OpenAlexaboutno aff
Liu Chun-ta

Notice bibliographique

RevueZhongguo huxi yu weizhong jianhu zazhi · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpworth Sleepiness ScaleStepwise regressionObstructive sleep apneaQuality of life (healthcare)MoodDepression (economics)Internal medicineExcessive daytime sleepinessPhysical therapyAffect (linguistics)Linear regressionSleep disorderInsomniaApneaPolysomnographyClinical psychologyPsychiatryPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To assess the association of health-related quality of life (HRQoL) with severity of obstructive sleep apnea syndrome (OSAS),excessive daytime sleepiness (EDS),and mood in patients with OSAS.Methods 108 patients with OSAS were assessed for HRQoL using the Calgary quality of life index (SAQLI),for EDS using the Epworth sleepiness scale (ESS),and for mood using the Zung self-rated depression scale (SDS).The association between each domain and the total score on SAQLI and the polysommographic parameters,person factors,ESS score,SDS score were examined by Person linear correlation and stepwise multiple regression analysis.Results There was no relationship between SAQLI and the severity of OSAS.Four domains and the total score on SAQLI were significantly correlated with the SDS and ESS score.Stepwise multiple regression analysis selected two variables,the SDS score and ESS score,as independent factors for predicting the total score of SAQLI which accounted for the 28.3% of the total variance in the total score on SAQLI (R 2 =0.283,P0.001).Conclusions The HRQoL of patients with OSAS was strongly correlated with the depression scale and ESS score.Mood is the most important factor to affect the HRQoL of patients with OSAS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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