Poor sleep quality may contribute to dysfunctional illness perception, physical and emotional distress in hospitalised patients: results of a national survey of the Italian Society of Consultation‐Liaison Psychiatry
Notice bibliographique
Résumé
Distress associated with physical illness is a well-known risk factor for adverse illness course in general hospitals. Understanding the factors contributing to it should be a priority and among them dysfunctional illness perception and poor sleep quality may contribute to it. As poor sleep quality is recognised as a major risk factor for health problems, we aimed to study its association with illness perception and levels of distress during hospitalisation. This cross-sectional study included a consecutive series of 409 individuals who were hospitalised in medical and surgical units of different hospitals located throughout the Italian national territory and required an assessment for psychopathological conditions. Sleep quality was assessed with the Pittsburgh (Sleep Quality Index), emotional and physical distress with the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), and illness perception with the Brief Illness Perception Questionnaire (BIPQ). Differences between groups, correlations and mediations analyses were computed. Patients with poor sleep quality were more frequently females, with psychiatric comorbidity, with higher scores in the ESAS and BIPQ. Poor sleep quality was related to dysfunctional illness perception, and to both emotional and physical distress. In particular, by affecting cognitive components of illness perception, poor sleep quality may, directly and indirectly, predict high levels of distress during hospitalisation. Poor sleep quality may affect >70% of hospitalised patients and may favour dysfunctional illness perception and emotional/physical distress.Assessing and treating sleep problems in hospitalised patients should be included in the routine of hospitalised 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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».