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Enregistrement W2912742683 · doi:10.1161/str.50.suppl_1.tmp47

Abstract TMP47: Sleep and Endocrine Disturbances Are Associated With Poorer Outcomes During the Post-Acute Phase of Stroke Recovery

2019· article· en· W2912742683 sur OpenAlexaboutno aff
Stefanie Howell, Stephanie E Robinson, Grace S. Griesbach

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpworth Sleepiness ScalePolysomnographySleep onsetStroke (engine)Internal medicineApnea–hypopnea indexApneaInsomniaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Sleep disturbances, including decreases in slow wave sleep (SWS) are common following stroke. In this study, we sought to identify the implications of decreased slow wave sleep on endocrine function and cognitive/outcome measures in the post-acute phase of stroke recovery. Methods: Adult stroke patients (n=44) were assessed via overnight polysomnography (PSG). The mean age was 50 ± 1.8 years and mean latency from stroke was 126 ± 16 days. Sleep measures included total sleep time (TST), sleep and REM latency, percent time in sleep stages, apnea/hypopnea index (AHI), wake after sleep onset (WASO), and arousal index. Hormone levels were analyzed within 10 days of PSG. The primary outcome measures were as follows: California Verbal Learning Test (CVLT), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Trails A and B, Mayo Portland Adaptability Inventory (MPAI), and NeuroQOL. Sex differences were also analyzed. Results: Age and BMI were positively correlated with subjective daytime sleepiness using the Epworth Sleepiness Scale (p<.05); however, while BMI was positively correlated with the arousal index (p<.01), it was not correlated with AHI. TST was negatively correlated with subscales of the MPAI (p<.05). Time spent in SWS was associated with decreases in self reported anxiety, fatigue, and sleep disturbances on the NeuroQOL (p<.01). Increases in SWS were also correlated with higher scores on the MoCA (p<.05). Increases in sex hormone binding globulin (SHBG) were associated with decreases in TST (p<.05) and increased percent WASO (p<.01). Additionally, SHBG was negatively associated with the CVLT list B (p<.05). For men, SHBG is positively associated with the number of repetitions on the CVLT (p<.01). As expected, men had a higher arousal index and higher AHI than women. Conclusion: Time spent in SWS is associated with better subjective well-being and improved performance on cognitive measures. Hormone levels, especially SHBG, may serve as early biomarkers for sleep disturbances after stroke and are associated with negative performance on some measures of cognition.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,254 · 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
Publié2019
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Résumé présentoui

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