Sleep Quality and Fatigue Are Associated with Pain Exacerbations of Hip Osteoarthritis: An Internet-based Case-crossover Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the association of sleep quality, sleep duration, and fatigue with hip pain exacerbations in persons with symptomatic hip osteoarthritis (OA). METHODS: Participants (n = 252) were followed for 90 days and asked to complete online questionnaires at 10-day intervals (control periods). A hip pain exacerbation (case periods) was defined as an increase of 2 points in pain intensity compared with baseline on a numeric rating scale (0-10). Subjective sleep quality and sleep duration were assessed using the Pittsburgh Sleep Quality Index, and fatigue was measured by Multidimensional Assessment of Fatigue in both periods. Univariable and multivariable conditional logistic regressions were used to assess the association. RESULTS: Of the 252 participants, 130 (52%) were included in the final analysis. Univariate association analysis showed that both poor sleep quality and greater fatigue were associated with increased odds of pain exacerbations (OR 1.72, 95% CI 1.04-2.86; OR 1.92, 95% CI 1.21-3.05, respectively). Short sleep duration was not associated with pain exacerbations. Poor sleep quality and greater fatigue remained associated with pain exacerbations after adjustment for physical activity and night pain levels in multivariable analysis. There was no significant interaction between sleep quality and fatigue (p = 0.21). CONCLUSION: Poor sleep quality and greater fatigue were related to pain exacerbation in persons with symptomatic hip OA. Sleep disorders and fatigue should be considered when dealing with pain exacerbations.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».