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Enregistrement W3151046134 · doi:10.36740/wlek202102115

SLEEP DISORDERS IN RELAPSING-REMITTING MULTIPLE SCLEROSIS PATIENTS

2021· article· en· W3151046134 sur OpenAlexaboutno aff
Tetiana A. Odintsova, О.О. Kopchak

Notice bibliographique

RevueWiadomości Lekarskie · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineMontreal Cognitive AssessmentPittsburgh Sleep Quality IndexAnxietyDepression (economics)MedicineHamilton Anxiety Rating ScaleBeck Depression InventoryBeck Anxiety InventoryMultiple sclerosisCognitive impairmentPhysical therapyGastroenterologySleep qualityPsychologyCognitionPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim: Our study aimed at evaluating the relationships between sleep disorders (SD), cognitive impairment (CI), anxiety and depression in patients with relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS). PATIENTS AND METHODS: Materials and methods: One hundred and five patients with RRMS (80 females and 25 males) aged from 22 to 67 years (mean age: 41,8±10,7; EDSS:3,5±1,6; disease duration (DD): 10,3±8,5 years) were enrolled into the study. All participants completed questionnaires on sleep (the Pittsburgh Sleep Quality Index /PSQI), cognitive functions (The Montreal Cognitive Assessment /MoCA), anxiety (Hamilton Anxiety Rating Scale /HAM-A), depression (Beck Depression Inventory/ BDI). RESULTS: Results: According to PSQI score the patients were divided into two groups: with (n=42) and without SD (n=63). The patients with SD were older (45,36±1,66 vs 39,41±1,27, p=0.005), had higher EDSS score (3,98±0,26 vs 3,14±0,19, p=0,008), BDI (13,79±1,14 vs 8,96±0,86, p=0,0009) and HAM-A (24,52±1,42 vs 16,56±0,99, p<0,0001) scales compared with patients without SD. The frequency of anxiety (p=0,0034) and depression (p=0,038) was significantly higher in RRMS patients with compared to those without SD. No significant difference was found in gender, DD and MoCA score. In patients with SD significant negative correlation between MoCA and BDI score (r = -0,42, p<0,005) was found. In the group of patients without SD significant negative correlation between MoCA and EDSS (r = -0,27, p=0,03), MoCA and BDI (r = -0,26, p=0,043),) MoCA and HAM-A (r = -0,25, p=0,041) score was detected. CONCLUSION: Conclusions: Insomnia type SD in RRMS patients were associated with older age, higher EDSS score and presence of anxiety and depression.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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