Qualidade do sono em pacientes insulinodependentes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Diabetes Mellitus is a chronic disease that may be of acquired cause or congenital, which is characterized by an inability or deficiency of the body to produce insulin in sufficient quantities. Sleep disorders with type 2 diabetes constitutes risk factors that can aggravate the pathology. This happens through the insulin resistance witch interferes with the metabolic control. During sleep, in health individuals, there is a balance between insulin secretion and glucose, however in diabetics, the balance is compromised by the occurrence of hypoglycemia. Objective: To assess the impact of sleep loss on therisk of worsening diabetesin insulin-dependent patientsand to addresstherelationship between sleep quality as an influencing factor in glucose control. Materials and Methods: This study is a cross-sectional observational study and was carried out from September 2016 to June 2018. The population of this study is made up of 200 individuals and the sample was collected at Guarda Hospital and Trancoso Health Care, whose average ages is 64,80 ± 13,670 years. Results: 31% of the individuals use medication to sleep better. The mean daily insulin dose is 47,14 IU. The female gender had a higher incidence of sleep disturbances (47,5%), a high risk of OSAS (47,5%) and a higher percentage of restless legs (16,8%) compared to the male gender. The daily amount of insulin isrelated to BMI (p=0,025)and therisk of developing DM. Discussion/Conclusion: Given theresults obtained, we can conclude that both the daily amount of insulin and BMI have an important role in sleep quality and quality of life in type 2 diabetics.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».