Association between quality of sleep and health‐related quality of life in persons with diabetes mellitus type 2
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».