Sleep quality and architecture in COPD: the relationship with lung function abnormalities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Impaired respiratory mechanics and gas exchange may contribute to sleep disturbance in patients with COPD. We aimed to assess putative associations of different domains of lung function (airflow limitation, lung volumes, and gas exchange efficiency) with polysomnography (PSG)-derived parameters of sleep quality and architecture in COPD. METHODS: We retrospectively assessed data from COPD 181 patients ≥ 40 years of age who underwent spirometry, plethysmography, and overnight PSG. Univariate and multivariate linear regression models predicted sleep efficiency (total sleep time/total recording time) and other PSG-derived parameters that reflect sleep quality. RESULTS: The severity of COPD was widely distributed in the sample (post-bronchodilator FEV1 ranging from 25% to 128% of predicted): mild COPD (40.3%), moderate COPD (43.1%), and severe-very severe COPD (16.6%). PSG unveiled a high proportion of obstructive sleep apnea (64.1%) and significant nocturnal desaturation (mean pulse oximetry nadir = 82.2% ± 6.9%). After controlling for age, sex, BMI, apnea-hypopnea index, nocturnal desaturation, comorbidities, and psychotropic drug prescription, FEV1/FVC was associated with sleep efficiency (β = 25.366; R2 = 14%; p < 0.001), whereas DLCO predicted sleep onset latency (β = -0.314; R2 = 13%; p < 0.001) and rapid eye movement sleep time/total sleep time in % (β = 0.085; R2 = 15%; p = 0.001). CONCLUSIONS: Pulmonary function variables reflecting severity of airflow and gas exchange impairment, adjusted for some potential confounders, were weakly related to PSG outcomes in COPD patients. The direct contribution of the pathophysiological hallmarks of COPD to objectively measured parameters of sleep quality seems to be less important than it was previously assumed.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».