Functional linear modeling of activity data shows analgesic-mediated improved sleep in dogs with spontaneous osteoarthritis pain
Notice bibliographique
Résumé
In humans, pain due to osteoarthritis has been demonstrated to be associated with insomnia and sleep disturbances that affect perception of pain, productivity, and quality of life. Dogs, which develop spontaneous osteoarthritis and represent an increasingly used model for human osteoarthritis, would be expected to show similar sleep disturbances. Further, these sleep disturbances should be mitigated by analgesic therapy. Previous efforts to quantify sleep in osteoarthritic dogs using accelerometry have not demonstrated a beneficial effect of analgesic therapy; this is despite owner-reported improvements in dogs' sleep quality. However, analytic techniques for time-series accelerometry data have advanced with the development of functional linear modeling. Our aim was to apply functional linear modeling to accelerometry data from osteoarthritic dogs participating in a cross-over non-steroidal anti-inflammatory (meloxicam) drug trial. Significant differences in activity patterns were seen dogs receiving drug (meloxicam) vs. placebo, suggestive of improved nighttime resting (sleep) and increased daytime activity. These results align with owner-reported outcome assessments of sleep quality and further support dogs as an important translational model with benefits for both veterinary and human health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».