Relationship between sleep pattern and bone mineral density in patients with osteoporotic fracture
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evidence investigating sleep pattern in relation to bone health in elderly participants with osteoporosis remains sparse. We aimed to assess the relationship between sleep pattern incorporating five sleep characteristics (snoring, midnight waking up, insomnia, sleep duration, and daytime napping) and bone mineral density (BMD) in elderly participants with osteoporotic fracture. Methods: A cross-sectional study was conducted to include eligible elderly patients from the Department of Orthopedics who were admitted to hospital due to an osteoporotic fracture. Sleep pattern was constructed based on total sleep scores and categorized into healthy, intermediate, and poor pattern groups. Multivariable logistic regression model was used to assess sleep pattern in relation to risk of low BMD. Results: A total of 169 elderly patients with osteoporotic fracture were included in this study (mean age: 71.91 years; 87.57% females). There were 36 (21.30%), 107 (63.31%), and 26 (15.38%) patients with healthy, intermediate, and poor sleep pattern, respectively. Compared with healthy sleep pattern, no significant relationship between intermediate sleep pattern and BMD was detected [odds ratio (OR) = 1.72, 95% confidence interval (CI): 0.74, 3.97, p = 0.21), while poor pattern was significantly associated with decreased BMD (OR = 3.50, 95% CI: 1.10, 11.14, p = 0.034). Conclusion: The majority of elderly patients with osteoporotic fracture had unhealthy sleep pattern; poor sleep pattern was significantly related to reduced BMD when compared with healthy pattern. Further high-quality evidence is needed to assess and validate the relationship between sleep pattern and risk of low BMD in the elderly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».