Sleep Quality Is Related to Worsening Knee Pain in Those with Widespread Pain: The Multicenter Osteoarthritis Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined the association between sleep and odds of developing knee pain, and whether this relationship varied by status of widespread pain (WSP). METHODS: At the 60-month visit of the Multicenter Osteoarthritis Study, sleep quality and restless sleep were each assessed by using a single item from 2 validated questionnaires. Each sleep measure was categorized into 3 levels, with poor/most restless sleep as the reference. WSP was defined as pain above and below the waist on both sides of the body and axially using a standard homunculus, based on the American College of Rheumatology criteria. Outcomes from 60-84 months included (1) knee pain worsening (KPW; defined as minimal clinically important difference in WOMAC pain), (2) prevalent, and (3) incident consistent frequent knee pain. We applied generalized estimating equations in multivariable logistic regression models. RESULTS: We studied 2329 participants (4658 knees; 67.9 yrs, body mass index 30.9]. We found that WSP modified the relationship between sleep quality and KPW (p = 0.002 for interaction). Among persons with WSP, OR (95% CI) for KPW was 0.53 (0.35-0.78) for those with very good sleep quality (p trend < 0.001); additionally, we found the strongest association of sleep quality in persons with > 8 painful joint sites (p trend < 0.01), but not in those with ≤ 2 painful joint sites. Similar results were observed using restless sleep, in the presence of WSP. The cross-sectional relationship between sleep and prevalence of consistent frequent knee pain was significant. CONCLUSION: Better sleep was related to less KPW with coexisting widespread pain.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».