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Enregistrement W4200308554 · doi:10.1111/jsr.13542

Disturbances in sleep, circadian rhythms and daytime functioning in relation to coronavirus infection and Long‐COVID – A multinational ICOSS study

2021· article· en· W4200308554 sur OpenAlexaffabout
Ilona Merikanto, Yves Dauvilliers, Frances Chung, Brigitte Holzinger, Luigi De Gennaro, Yun Kwok Wing, Maria Korman, Markku Partinen

Notice bibliographique

RevueJournal of Sleep Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoCanada Research ChairsUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenAcademy of Finland
Mots-clésPandemicCircadian rhythmCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationExcessive daytime sleepinessMedicineSleep (system call)Socioeconomic statusDiseasePsychologyGerontologyDemographyEnvironmental healthSleep disorderPsychiatryInfectious disease (medical specialty)InsomniaInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary This protocol paper describes the second survey produced by the International Covid Sleep Study (ICOSS) group with the aim to examine the associations between SARS‐CoV‐2 infection and sleep, sleepiness, and circadian problems as potential predisposing factors for more severe COVID‐19 disease profile and for development of Long‐COVID in the general population. The survey consists of 47 questions on sleep, daytime sleepiness, circadian rhythm, health, mental wellbeing, life habits, and socioeconomic situation before and during the pandemic, and conditional questions to those reporting having had coronavirus infection, being vaccinated, or suffering from particular sleep symptoms or sleep disorders. Surveys will be administered online between May and November 2021 in Austria, Brazil, Bulgaria, Canada, China, Croatia, Finland, France, Germany, Israel, Italy, Japan, Norway, Portugal, Sweden and USA. Data collected by the survey will give valuable information on the open questions regarding COVID‐19 disease risk factors, symptomatology and evolution of Long‐COVID, and on other long‐term consequences related to the pandemic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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