Sleep from acute to chronic traumatic brain injury and cognitive outcomes
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: Traumatic brain injuries (TBIs) cause persistent cerebral damage and cognitive deficits. Because sleep may be a critical factor for brain recovery, we characterized the sleep of patients with TBI from early hospitalization to years post-injury and explored the hypothesis that better sleep during hospitalization predicts more favorable long-term cognitive outcomes. METHODS: We tested patients with moderate-to-severe TBI in the hospitalized (n = 11) and chronic (n = 43) stages using full-night polysomnography, with 82% of the hospitalized group being retested years post-injury. Hospitalized patients with severe orthopedic and/or spinal cord injury (n = 14) and healthy participants (n = 36) were tested as controls for the hospitalized and chronic TBI groups, respectively. Groups had similar age and sex and were compared for sleep characteristics, including slow waves and spindles. For patients with TBI, associations between sleep during hospitalization and long-term memory and executive function were assessed. RESULTS: Hospitalized patients with TBI or orthopedic injuries had lower sleep efficiency, higher wake after sleep onset, and lower spindle density than the chronic TBI and healthy control groups, but only hospitalized patients with brain injury had an increased proportion of slow-wave sleep. During hospitalization for TBI, less fragmented sleep, more slow-wave sleep, and higher spindle density were associated to more favorable cognitive outcomes years post-injury, while injury severity markers were not associated with these outcomes. CONCLUSION: These findings highlight the importance of sleep following TBI, as it could be a strong predictor of neurological recovery, either as a promoter or an early marker of cognitive outcomes.
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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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».