MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2780619170 · doi:10.1111/jocn.14221

Association between quality of sleep and health‐related quality of life in persons with diabetes mellitus type 2

2017· article· en· W2780619170 sur OpenAlexaff
Wegdan Bani‐Issa, Arwa Al-Shujairi, Linda J. Patrick

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Nursing · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesAmerican University of SharjahUtah Agricultural Experiment Station
Mots-clésMedicinePittsburgh Sleep Quality IndexQuality of life (healthcare)GerontologyType 2 Diabetes MellitusDiabetes mellitusType 2 diabetesCross-sectional studyPhysical therapySleep qualityInsomniaPsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM AND OBJECTIVES: To estimate the relationship of sleep quality with health-related quality of life (HRQOL) in persons with diabetes mellitus type 2 (DMT2) living in the United Arab Emirates (UAE). BACKGROUND: DMT2 is an epidemic health condition in the UAE that has enormous impacts on heath, and consequent effects on HRQOL. However, because of an absence of screening for quality of sleep, people with DMT2 who experience poor sleep are likely to go untreated, which may compound the distressing impacts of DMT2 on their HRQOL. DESIGN: This is a cross-sectional quantitative research design. METHODS: A sample of 268 participants with DMT2 were recruited from community healthcare settings in the UAE using cluster sampling. Participants completed questionnaires, including the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) and the World Health Organization HRQOL. Data analysis used descriptive and correlational statistics. RESULTS: Of the 268 participants, 34% identified as "poor sleepers" and 55% had poor HRQOL. Poor sleepers showed significantly lower scores for HRQOL than good sleepers. The global PSQI scores were found to be independently predictive of global HRQOL. Subjective perceptions of sleep quality, the use of sleep medications and impaired daytime functioning were the variables found to have the highest correlations with global HRQOL and its four domains. CONCLUSIONS: This study found that people with DMT2 who indicate experiencing poor quality sleep are more likely to show a negative correlation with HRQOL. Additional research is needed to investigate how poor sleep may impact the health of people with DMT2. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Findings suggest that assessment of sleep quality should be an essential component of diabetes care. Understanding sleep practices may aid public health practitioners and other healthcare providers in the design of culturally appropriate interventions to improve sleep quality in persons with DMT2.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical NursingMême sujetSleep and related disordersTravaux en français237 207