Preliminary Validation of the Sleep and Concussion Questionnaire as an Outcome Measure for Sleep Following Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep and wakefulness disturbances are common with traumatic brain injury (TBI); however, there are no condition-specific measures to evaluate sleep following TBI. OBJECTIVE: To assess the convergent validity of the Sleep and Concussion Questionnaire (SCQ), a condition-specific (TBI) measure is compared to polysomnography and existing self-report sleep questionnaires. PARTICIPANTS INCLUDED: Thirty-two adults diagnosed with mild TBI, 3-24 months post-injury, average age, 38.9 years, predominantly female (63%) and with symptoms of chronic insomnia. METHODS: Participants underwent polysomnographic evaluation of sleep and completed the SCQ, Insomnia Severity Index (ISI), Epworth Sleepiness Scale (ESS), and the Fatigue Severity Scale (FSS). Correlations were assessed using Pearson's correlations. The sample was sufficiently powered (0.85) to detect a moderate to strong correlation of 0.5 or greater. RESULTS: SCQ sub-questions were meaningfully correlated with corresponding objective sleep parameters (time awake, number of awakenings, sleep efficiency, sleep onset latency, wake after sleep onset) as measured with polysomnography. Additional significant correlations were seen between total scores on the SCQ and ISI and between SCQ sub questions and total ESS scores. CONCLUSIONS: This work provides initial evidence of the convergent validity of the SCQ with objective sleep parameters and existing self-report measures in patients after mild TBI.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».