Evolution of severe sleep-wake cycle disturbances following traumatic brain injury: a case study in both acute and subacute phases post-injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep-wake disturbances are frequently reported following traumatic brain injury (TBI), but they remain poorly documented in the acute stage of injury. Little is known about their origin and evolution. CASE PRESENTATION: This study presents the case of a patient in the acute phase of a severe TBI. The patient was injured at work when falling 12 m into a mine and was hospitalized in the regular wards of a level I trauma centre. From days 31 to 45 post-injury, once he had reached a level of medical stability and continuous analgosedation had been ceased, his sleep-wake cycle was monitored using actigraphy. Results showed significant sleep-wake disturbances and severe sleep deprivation. Indeed, the patient had an average nighttime sleep efficiency of 32.7 ± 15.4 %, and only an average of 4.8 ± 1.3 h of sleep per 24-h period. After hospital discharge to the rehabilitation centre, where he remained for 5 days, the patient was readmitted to the same neurological unit for paranoid delusions. During his second hospital stay, actigraphy recordings resumed from days 69 to 75 post-injury. A major improvement in his sleep-wake cycle was observed during this second stay, with an average nighttime sleep efficiency of 96.3 ± 0.9 % and an average of 14.1 ± 0.9 h of sleep per 24-h period. CONCLUSION: This study is the first to extensively document sleep-wake disturbances in both the acute and subacute phases of severe TBI. Results show that prolonged sleep deprivation can be observed after TBI, and suggest that the hospital environment only partially contributes to sleep-wake disturbances. Continuous actigraphic monitoring may prove to be a useful clinical tool in the monitoring of patients hospitalized after severe TBI in order to detect severe sleep deprivation requiring intervention. The direct impact of sleep-wake disturbances on physiological and cognitive recovery is not well understood within this population, but is worth investigating and improving.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».