Correlation of Sleep Quality with Cognition, Exercise Capacity, and Fatigue in Patients with Chronic Respiratory Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sleep is an important component for person's well-being. It is a basic human need. 1 Studies have reported increased incidence of cognitive errors and increased fatigue in sleep-deprived normal individuals after 8 hours of work. 2 Sleep quality is known to be affected in COPD patients but less studied in other chronic respiratory diseases though the symptoms may be the same. This study aims to assess sleep quality in patients suffering from both COPD and non-COPD respiratory conditions and correlate sleep quality with cognition, exercise capacity, and fatigue in patients with chronic respiratory diseases. Material and methodology: An observational cross-sectional study consisting of 142 stable chronic respiratory disease patients was conducted from September 2016 to March 2017. Sleep quality was evaluated using Pittsburgh sleep quality index (PSQI), cognition using montreal cognitive assessment (MoCA), exercise capacity was measured with incremental shuttle walk test, and fatigue with fatigue severity scale (FSS). Results: Spearman's test was used to assess correlation of sleep quality with cognition, exercise capacity, and fatigue. Significant but very weak and poor inverse correlation of sleep quality was found with cognition and exercise capacity, respectively, whereas there was weak and linear correlation of sleep quality with fatigue. There was no significant difference in sleep quality of COPD and non-COPD patients as well as hypoxemic and non-hypoxemic patients. Conclusion: Though there is very weak correlation of sleep quality with cognition, sleep quality is poor in 55.63% of patients and cognition is affected in 93.6% of patients (n = 133). Clinical significance: Sleep quality should be assessed regularly as a part of primary assessment in all chronic respiratory disease patients.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».