P111 Sleep disturbances are associated with poor neurobehavioural outcomes following traumatic brain injury: A study of military service members and veterans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Sleep disturbances are pervasively reported in military service members and veterans, especially following traumatic brain injury (TBI). The purpose of this study was to examine the association between sleep disturbances and neurobehavioural outcomes in a large group of U.S. military service members and veterans, with and without a history of TBI. Methods Participants were enrolled into the Defense and Veterans Brain Injury Center/Traumatic Brain Injury Center of Excellence, 15-Year Longitudinal TBI study (N = 606). Participants self-reported sleep disturbances (PROMIS 8A) and neurobehavioral symptoms. Data were analyzed using analysis of variance with post-hoc comparisons. Four groups were analyzed separately: uncomplicated mild TBI (MTBI; n=218); complicated mild, moderate, severe, or penetrating - combined TBI (CTBI; n=118); injured controls (IC, i.e., orthopedic or soft-tissue injury without TBI; n=162); and non-injured controls (NIC; n=108). Results Participants in the MTBI group reported the highest proportion of moderate-severe sleep disturbances (66.5%) compared to the IC (54.9%), CTBI (47.5%), and NIC groups (34.3%). Participants classified as having Poor Sleep reported significantly worse scores on almost all TBI-QOL scales compared to those classified as having Good Sleep, regardless of TBI severity or even the presence of TBI (ps<.05, Cohen’s ds>.3). Discussion This study demonstrates that sleep disturbances remain a prevalent and debilitating concern in service member and veteran populations. Regardless of group (injured or NIC), sleep disturbances were common and were associated with significantly worse neurobehavioral functioning. When assessing and treating neurobehavioural symptoms, it is important to assess sleep, especially in service member and veteran populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».