Sleep Disturbance in Psoriatic Disease: Prevalence and Associated Factors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to determine the prevalence and quality of sleep in patients with psoriatic arthritis (PsA) and those with psoriasis without PsA (PsC) followed in the same center, to identify factors associated with sleep disturbance, and to compare findings to those of healthy controls (HC). METHODS: The study included 113 PsA [ClASsification for Psoriatic ARthritis (CASPAR) criteria] and 62 PsC (PsA excluded by a rheumatologist) patients and 52 HC. Clinical variables were collected using a standard protocol. The sleep quality was evaluated using the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). Other patient-reported outcomes collected included the Health Assessment Questionnaire (HAQ), Dermatology Life Quality Index, EQ-5D, Medical Outcomes Study Short Form-36 survey, patient's global assessment, and the Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Fatigue (FACIT-fatigue) scale. Statistical analyses included descriptive statistics, Wilcoxon rank-sum test, and linear regression. RESULTS: The prevalence of poor sleep quality was 84%, 69%, and 50% in PsA, PsC, and HC, respectively. Total PSQI score was higher in both patients with PsA and patients with PsC compared with HC (p < 0.01) and higher in patients with PsA compared to patients with PsC (p < 0.0001). EQ-5D anxiety component, EQ-5D final, and FACIT-fatigue were independently associated with worse PSQI in patients with PsC and those with PsA (p < 0.05). Actively inflamed (tender or swollen) joints are independently associated with worse PSQI in patients with PsA (p < 0.01). CONCLUSION: Patients with psoriatic disease have poor sleep quality. Poor sleep is associated with fatigue, anxiety, and lower EQ-5D. In patients with PsA, poor sleep is associated with active joint inflammation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».