MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2884003361 · doi:10.1136/jnnp-2018-318810

Excessive daytime sleepiness in Chinese patients with sporadic amyotrophic lateral sclerosis and its association with cognitive and behavioural impairments

2018· article· en· W2884003361 sur OpenAlexaboutno aff
Shuangwu Liu, Yan Huang, Hongfei Tai, Kang Zhang, Zhili Wang, Dongchao Shen, Hanhui Fu, Ning Su, Jiayu Shi, Qingyun Ding, Mingsheng Liu, Yuzhou Guan, Jing Gao, Liying Cui

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesALS Association
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentEpworth Sleepiness ScaleAmyotrophic lateral sclerosisExcessive daytime sleepinessCognitionAnxietyPsychologyPittsburgh Sleep Quality IndexPhysical therapyDepression (economics)Quality of life (healthcare)Rating scaleMedicinePhysical medicine and rehabilitationSleep disorderInternal medicinePsychiatryCognitive impairmentDiseaseSleep qualityPolysomnographyElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the frequency and clinical features of excessive daytime sleepiness (EDS) and its association with cognitive and behavioural impairments in patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS). METHODS: We conducted a cross-sectional investigation to explore the frequency and clinical features of EDS in a group of 121 Chinese patients with ALS compared with 121 age-matched and sex-matched healthy subjects. EDS was diagnosed using the Epworth Sleepiness Scale (ESS). Other characteristics of patients with ALS including sleep quality, REM sleep behaviour disorder (RBD), restless legs syndrome (RLS), cognition, behaviour, depression and anxiety were also evaluated. RESULTS: EDS was significantly more frequent in patients with ALS than in controls (26.4% vs 8.3%; p<0.05). Patients with ALS with EDS scored lower scores on the revised ALS Functional Rating Scale (ALSFRS-R), Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and MMSE and MoCA delayed memory subitems and higher on the Frontal Behavioural Inventory (FBI) than patients with ALS without EDS. ESS scores correlated with global ALSFRS-R, FBI, MMSE and MoCA scores and MMSE and MoCA delayed memory scores. RLS and global ALSFRS-R scores were independently associated with EDS in patients with ALS. CONCLUSIONS: We identified a high frequency of EDS symptoms in Chinese patients with ALS, and these patients might have more serious physical, cognitive and frontal behaviour impairment. Patients with ALS might improve quality of life from the timely recognition and optimised management of EDS symptoms. Our results further suggest that ALS is a heterogeneous disease that might exhibit abnormal sleep-wake patterns.

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)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Neurology Neurosurgery & PsychiatryMême sujetAmyotrophic Lateral Sclerosis ResearchTravaux en français237 207