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Enregistrement W4301390756 · doi:10.1097/aud.0000000000001273

The Relationship Between Sleep Traits and Tinnitus in UK Biobank: A Population-Based Cohort Study

2022· article· en· W4301390756 sur OpenAlexaff
Jiajia Peng, Yijun Dong, Yaxin Luo, Ke Qiu, Danni Cheng, Yufang Rao, Yao Song, Wendu Pang, Xiaosong Mu, Chunhong Hu, Hongchang Chen, Wei Zhang, Wei Xu, Jianjun Ren, Yu Zhao

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésBiobankTinnitusCohortCohort studyAudiologyPopulationSleep (system call)MedicinePsychologyBiologyEnvironmental healthInternal medicineBioinformaticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Understanding the association between sleep traits and tinnitus could help prevent and provide appropriate interventions against tinnitus. Therefore, this study aimed to assess the relationship between different sleep patterns and tinnitus. DESIGN: A cross-sectional analysis using baseline data (2006-2010, n = 168,064) by logistic regressions was conducted to evaluate the association between sleep traits (including the overall health sleep score and five sleep behaviors) and the occurrence (yes/no), frequency (constant/transient), and severity (upsetting/not upsetting) of tinnitus. Further, a prospective analysis of participants without tinnitus at baseline (n = 9581) was performed, who had been followed-up for 7 years (2012-2019), to assess the association between new-onset tinnitus and sleep characteristics. Moreover, a subgroup analysis was also carried out to estimate the differences in sex by dividing the participants into male and female groups. A sensitivity analysis was also conducted by excluding ear-related diseases to avoid their confounding effects on tinnitus (n = 102,159). RESULTS: In the cross-sectional analysis, participants with "current tinnitus" (OR: 1.13, 95% CI: 1.04-1.22, p = 0.004) had a higher risk of having a poor overall healthy sleep score and unhealthy sleep behaviors such as short sleep durations (OR: 1.09, 95% CI: 1.04-1.14, p < 0.001), late chronotypes (OR: 1.09, 95% CI: 1.05-1.13, p < 0.001), and sleeplessness (OR: 1.16, 95% CI: 1.11-1.22, p < 0.001) than those participants who "did not have current tinnitus." However, this trend was not obvious between "constant tinnitus" and "transient tinnitus." When considering the severity of tinnitus, the risk of "upsetting tinnitus" was obviously higher if participants had lower overall healthy sleep scores (OR: 1.31, 95% CI: 1.13-1.53, p < 0.001). Additionally, short sleep duration (OR: 1.22, 95% CI: 1.12-1.33, p < 0.001), late chronotypes (OR: 1.13, 95% CI: 1.04-1.22, p = 0.003), and sleeplessness (OR: 1.43, 95% CI: 1.29-1.59, p < 0.001) showed positive correlations with "upsetting tinnitus." In the prospective analysis, sleeplessness presented a consistently significant association with "upsetting tinnitus" (RR: 2.28, p = 0.001). Consistent results were observed in the sex subgroup analysis, where a much more pronounced trend was identified in females compared with the males. The results of the sensitivity analysis were consistent with those of the cross-sectional and prospective analyses. CONCLUSIONS: Different types of sleep disturbance may be associated with the occurrence and severity of tinnitus; therefore, precise interventions for different types of sleep disturbance, particularly sleeplessness, may help in the prevention and treatment of tinnitus.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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