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Enregistrement W3196526488 · doi:10.1097/htr.0000000000000727

The Impact of Opioid Medications on Sleep Architecture and Nocturnal Respiration During Acute Recovery From Moderate to Severe Traumatic Brain Injury: A TBI Model Systems Study

2021· article· en· W3196526488 sur OpenAlexaff
Aaron M. Martin, Emily Almeida, Amy J. Starosta, Flora M. Hammond, Jeanne M. Hoffman, Daniel J. Schwartz, Jesse R. Fann, Kathleen Bell, Risa Nakase‐Richardson

Notice bibliographique

RevueJournal of Head Trauma Rehabilitation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePolysomnographyAnesthesiaObstructive sleep apneaApneaHypopneaSleep apnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To describe patient and clinical characteristics associated with receipt of opioid medications and identify differences in sleep quality, architecture, and sleep-related respiration between those receiving and not receiving opioid medications. SETTING: Acute inpatient rehabilitation care for moderate to severe traumatic brain injury (TBI). PARTICIPANTS: A total of 248 consecutive admissions for inpatient rehabilitation care following moderate to severe TBI (average age of 43.6 years), who underwent level 1 polysomnography (PSG) (average time since injury: 120 days) across 6 sites. DESIGN: Cross-sectional, secondary analyses. MAIN MEASURES: The PSG sleep parameters included total sleep time (TST), sleep efficiency (SE), wake after sleep onset, rapid eye movement (REM) latency, sleep staging, and arousal and awakening indices. Respiratory measures included oxygen saturation, central apnea events per hour, obstructive apnea and hypopnea events per hour, and total apnea-hypopnea index. RESULTS: After adjustment for number of prescribed medication classes, those receiving opioid medications on the day of PSG experienced increased TST relative to those not receiving opioid medications (estimated mean difference [EMD] = 31.58; 95% confidence interval [CI], 1.9-61.3). Other indices of sleep did not differ significantly between groups. Among respiratory measures those receiving opioids on the day of PSG experienced increased frequency of central sleep apnea events during total (EMD = 2.92; 95% CI, 0.8-5.0) and non-REM sleep (EMD = 3.37; 95% CI, 1.0-5.7) and higher frequency of obstructive sleep apnea events during REM sleep (EMD = 6.97; 95% CI, 0.1-13.8). Compared with those who did not, receiving opioids was associated with lower oxygen saturation nadir during total sleep (EMD = -3.03; 95% CI, -5.6 to -0.4) and a greater number of oxygen desaturations across REM (EMD = 8.15; 95% CI, 0.2-16.1), non-REM (EMD = 7.30; 95% CI, 0.3-14.4), and total sleep (EMD = 8.01; 95% CI, 0.8-15.2) Greater total apnea-hypopnea index was observed during REM (EMD = 8.13; 95% CI, 0.8-15.5) and total sleep (EMD = 7.26; 95% CI, 0.08-14.4) for those receiving opioids. CONCLUSION: Opioid use following moderate to severe TBI is associated with an increase in indicators of sleep-related breathing disorders, a modifiable condition that is prevalent following TBI. As sleep-wake disorders are associated with poorer rehabilitation outcomes and opioid medications may frequently be administered following traumatic injury, additional longitudinal investigations are warranted in determining whether a causal relation between opioids and sleep-disordered breathing in those following moderate to severe TBI exists. Given current study limitations, future studies can improve upon methodology through the inclusion of indication for and dosage of opioid medications in this population when examining these associations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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