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Enregistrement W4322496271 · doi:10.1111/cen.14900

Self‐reported sleep quality and exercise in polycystic ovary syndrome: A secondary analysis of a pilot randomized controlled trial

2023· article· en· W4322496271 sur OpenAlexafffund
Jamie L. Benham, Jane E. Booth, Gary S. Goldfield, Christine M. Friedenreich, Doreen M. Rabi, Ronald J. Sigal

Notice bibliographique

RevueClinical Endocrinology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensAlberta Health ServicesChildren's Hospital of Eastern OntarioAlberta Cancer FoundationUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCumming School of Medicine, University of CalgaryAlberta Health Services
Mots-clésPittsburgh Sleep Quality IndexWaistMedicineAnthropometryBody mass indexPolycystic ovaryPhysical therapyAerobic exerciseInternal medicineRandomized controlled trialObesityInsulin resistanceSleep qualityInsomnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the proportion of participants with poor sleep quality, evaluate the associations between sleep quality and anthropometric and cardiometabolic health markers, and evaluate the effect of high intensity interval training (HIIT) and continuous aerobic exercise training (CAET) on sleep quality in polycystic ovary syndrome (PCOS). DESIGN: Secondary analysis of a pilot randomized controlled trial. PATIENTS: Women with PCOS aged 18-40 years. MEASUREMENTS: The Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) was measured at baseline and following a 6-month exercise intervention. A PSQI score >5 indicates poor sleep. Linear regression was used to evaluate the associations between PSQI score and anthropometric and cardiometabolic health markers, and the effect of exercise training on these associations. RESULTS: Thirty-four participants completed the PSQI at baseline, and 29 postintervention: no-exercise control (n = 9), HIIT (n = 12) and CAET (n = 8). At baseline, 79% had poor sleep quality. Baseline PSQI score was positively correlated with body mass index, waist circumference, body weight, haemoglobin A1c and insulin resistance. Mean PSQI score changes were -0.4 (SD 1.1), -0.7 (SD 0.6) and -0.5 (SD 0.9) for control, HIIT and CAET, respectively. For HIIT participants, change in PSQI score was associated with changes in body weight (B = .27, 95% CI 0.10-0.45) and waist circumference (B = .09, 95% CI 0.02-0.17). CONCLUSION: Most participants had poor sleep quality which was associated with poorer anthropometric and cardiometabolic health markers. There were no statistically significant changes in PSQI score with exercise training. With HIIT training, decreases in the sleep efficiency score were associated with reductions in body weight and waist circumference. Further studies are needed to determine the effect of exercise training on sleep quality.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,319 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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