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Enregistrement W2608203645 · doi:10.1093/sleepj/zsx050.1167

1168 CHARACTERIZATION OF CHRONIC SLEEP-WAKE DISTURBANCES OCCURRING AFTER MODERATE TO SEVERE TRAUMATIC BRAIN INJURY

2017· article· en· W2608203645 sur OpenAlexaff
Héjar El-Khatib, Caroline Arbour, E Sanchez-Gonzalez, Catherine Duclos, Hélène Blais, Marie Dumont, Nadia Gosselin

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActigraphyEpworth Sleepiness ScaleMoodBeck Depression InventoryTraumatic brain injuryPsychologyBeck Anxiety InventoryDepression (economics)PopulationGlasgow Coma ScalePittsburgh Sleep Quality IndexSleep disorderMedicinePhysical therapyAnxietyPsychiatryInsomniaPolysomnographyElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep-wake disturbances (SWD) are among the most prevalent and disabling consequences reported after a moderate-to-severe traumatic brain injury (TBI), but remain poorly understood. Our aim was to better characterize post-TBI SWD using a combination of subjective and objective measures. Moreover, we aimed to verify whether specific types of SWD were associated with markers of TBI severity. Thirty-five individuals with moderate to severe TBI (24M/11F; aged: 27.6 ± 9.6 years; Glasgow Coma Scale (GSC) score at hospital admission: 8.6 ± 3.3) were evaluated between 1–3 years post-injury. SWD were assessed using questionnaires (e.g. Epworth Sleepiness Scale, Pittsburgh Sleep Quality Index and Fatigue Severity Scale), as well as with a 7-day sleep diary and simultaneous actigraphy. We also used the Beck Depression Inventory and Beck Anxiety Inventory, as mood fluctuations have been associated with SWD in this population. Scores on questionnaires and actigraphy variables (sleep efficiency, total sleep time and number of naps) were entered into a principal component analysis (PCA) to extract non-correlated SWD and mood components. We performed correlations between each of these components and clinical variables representing TBI severity (e.g., duration of post-traumatic amnesia and GCS score). The rotated PCA produced four non-correlated components, namely 1) Fatigue/Mood fluctuation, 2) Daytime sleepiness, 3) Increased sleep duration and 4) Sleep efficiency, which explained 75% of the variance on questionnaires and actigraphic measures. The component “Fatigue/Mood fluctuation” was positively correlated with more prolonged post-traumatic amnesia (r=0.44 p<0.01). However, the other three components were not associated with markers of TBI severity. Our results suggest that SWD after moderate-to-severe TBI are highly heterogeneous, but they can be conceptualized into two wakefulness and two sleep non-correlated components. Interestingly, daytime disturbances were not associated with sleep disturbances, which suggest that the injured brain deregulates wakefulness mechanisms independently of sleep.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,338
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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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