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Enregistrement W2939084701 · doi:10.1093/sleep/zsz067.945

0947 Sleep-wake Disturbances In The Post-acute Phase Of Stroke Impact Quality Of Life And Outcome

2019· article· en· W2939084701 sur OpenAlexaboutno aff
Stefanie Howell, Stephanie Robinson, Grace S. Griesbach

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolysomnographySleep onsetArousalPsychologyNon-rapid eye movement sleepAnxietyMedicineSleep (system call)AudiologySleep disorderInsomniaInternal medicineApneaPsychiatryElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective was to investigate the impact of sleep-wake disturbances (SWD) on cognitive function and quality of life measures in the post-acute phase of stroke. Sex differences were also investigated. Adult stroke (n=58) patients were assessed for SWD via overnight polysomnography. The mean age was 51 ± 2 years and mean latency from injury was 116 ± 13 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. The primary outcome measures were: Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Neuro-QoL and Mayo Portland Adaptability Inventory (MPAI). Women had lower AHI (F(1,51)=12.236, p<.01), fewer arousals (F(1,51)=7.184, p<.01), and spent significantly more time in SWS (F(1,51)=5.923, p<.05) than men; however, SWS was reduced in both sexes. SWS made up <3% of TST in 67% of patients. Analysis of NeuroQOL measures indicated the following: Longer latencies to sleep were associated with increases in subjective stigma and depression (p<.05), as well as decreases in positive affect (p<.05). Longer latencies to REM sleep were associated with increases in anxiety and emotional/behavioral dyscontrol (p<.05). Decreased sleep efficiency led to increased emotional/behavioral dyscontrol (p<.05). Increased time in REM sleep decreased subjective sleep disturbance (p<.05). Higher AHI and number of awakenings led to decreased ability to participate and positive affect (p<.05). Decreased sleep efficiency was associated with higher scores on the MPAI, indicating poorer outcomes with disrupted sleep (p<.05). Poorer outcomes measured by the MPAI were also associated with a higher percentage of WASO (p<.05). Male stroke patients display significantly higher AHI, and arousals, and spend significantly less time in SWS than female patients. For both sexes, objective sleep measures were significantly correlated with quality of life measures, where improved sleep indicated better subjective quality of life. Additionally, sleep measures were significantly correlated with outcome measures such as the MPAI. Apnea was not significantly correlated with BMI, which could be indicative of respiratory dysregulation driven by injury-related autonomic disturbances. Support (If Any)

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations0
Publié2019
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