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Enregistrement W2550501898 · doi:10.1002/mdc3.12459

Fatigue, Sleep Disturbances, and Their Influence on Quality of Life in Cervical Dystonia Patients

2016· article· en· W2550501898 sur OpenAlexaboutno aff
Marenka Smit, Arwen S. J. Kamphuis, Anna L. Bartels, Vladimír Haň, Roy E. Stewart, Inge Zijdewind, Marina A.J. Tijssen

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders Clinical Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCervical dystoniaAnxietyDepression (economics)Quality of life (healthcare)ComorbidityRating scaleMedicineSpasmodic TorticollisDystoniaPhysical therapyVisual analogue scalePsychologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Nonmotor symptoms (NMS) are highly prevalent in cervical dystonia (CD). In general, fatigue and sleep are important NMS that determine a decreased health‐related quality of life (HR‐QoL), but their influence in CD is unknown. The authors systematically investigated fatigue, excessive daytime sleepiness (EDS), and sleep quality in patients with CD and controls and assessed the influence of psychiatric comorbidity, pain, and dystonia motor severity. They also examined the predictors of HR‐QoL. Methods The study included 44 patients with CD and 43 matched controls. Fatigue, EDS, and sleep quality were assessed with quantitative questionnaires and corrected for depression and anxiety using analysis of covariance. The Toronto Western Spasmodic Torticollis Rating Scale and the Clinical Global Impression Scale‐jerks/tremor subscale were used to score motor severity and to assess whether motor characteristics could explain an additional part of the variation in fatigue and sleep‐related measures. HR‐QoL was determined with the RAND‐36 item Health Survey, and predictors of HR‐QoL were assessed using multiple regression. Results Fatigue scores were increased independently from psychiatric comorbidity (4.0 vs. 2.7; P < 0.01), whereas EDS (7.3 vs. 7.4; P = 0.95) and sleep quality (6.5 vs. 6.1; P = 0.73) were highly associated with depression and anxiety. In patients with CD, motor severity did not explain the variations in fatigue (change in the correlation coefficient [ΔR2] = 0.06; P = 0.15), EDS (ΔR2 = 0.00; P = 0.96), or sleep quality (ΔR2 = 0.04; P = 0.38) scores. Fatigue, EDS, psychiatric comorbidity, and pain predicted a decreased QoL. Conclusion Independent from psychiatric comorbidity and motor severity, fatigue appeared to be a primary NMS. Sleep‐related measures were highly associated with psychiatric comorbidity, but not with motor severity. Only NMS predicted HR‐QoL, which emphasizes the importance of attention to NMS in patients with CD.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,320 · 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'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

Citations48
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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