The Relationship between Oxidative Stress and Subjective Sleep Quality in People with Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: (1) Sleep disorders are prevalent in coronary artery disease (CAD) patients and predict cardiac events and prognosis. While increased oxidative stress (OS) has been associated with sleep disorders, less is known about its relationship with sleep quality. Similarly, little is known of how this relationship might change with exercise, which can improve sleep quality. Factors of sleep quality, such as sleep duration and disturbances, are also important as they predict cardiovascular diseases better than a global score alone. This study investigated whether OS was associated with self-rated sleep quality and its factors before and after completing a 24-week exercise intervention. (2) Methods: CAD patients undergoing an exercise program were recruited. OS was measured at baseline by the concentrations of early- (lipid hydroperoxides, LPH) and late-stage (8-isoprostane, 8-ISO) lipid peroxidation products and their ratio. Sleep quality was measured by the self-reported Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) instrument at baseline and termination. Three sleep factors—perceived sleep quality, sleep efficiency, and daily disturbances—were derived from the PSQI. (3) Results: Among CAD patients (n = 113, 85.0% male, age = 63.7 ± 6.4 years, global PSQI = 5.8 ± 4.0), those with poor sleep (PSQI ≥ 5) had higher baseline 8-ISO levels (F(1, 111) = 6.212, p = 0.014, ηp2 = 0.053) compared to those with normal sleep. Concentrations of LPH (F(1, 105) = 0.569, p = 0.453, ηp2 = 0.005) and 8-ISO/LPH ratios (F(1, 105) = 2.173, p = 0.143, ηp2 = 0.020) did not differ between those with poor sleep and normal sleep. Among factors, perceived sleep quality was associated with 8-ISO and 8-ISO/LPH, and daily disturbances were associated with 8-ISO. (4) Conclusions: A marker of late-stage lipid peroxidation is elevated in CAD patients with poor sleep and associated with daily disturbances, but not with other factors or with sleep quality and its factors after exercise intervention.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».