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Enregistrement W4389023869 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.1020.34

Effects of Repeated Whole Body Heating on Sleep Architecture and Chronic Lower Back Pain

2017· article· en· W4389023869 sur OpenAlexaboutno aff
Caroline J. Smith, Scott R. Collier, Megan M. Clarke, David Uher

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEveningSleep (system call)Chronic painAmbulatoryPhysical therapySleep onset latencyAnesthesiaSleep disorderSurgeryInsomniaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic lower back pain (CLBP) is recognized as a critical public health problem, yet understanding and treating chronic pain conditions remains challenging. Poor sleep quality, including frequent sleep disturbances and prolonged sleep onset latency, are some of the most commonly reported complaints in individuals suffering chronic pain conditions. Our aim was to investigate the effects of repeated systematic, whole body heating (WBH) on sleep architecture and pain symptoms in individuals experiencing CLBP. Eight CLBP sufferers (49±7 yrs; 4 male, 4 female) with no known sleep disturbances completed baseline measures (BL) of sleep architecture utilizing an ambulatory sleep monitor (Sleep profiler ™ ) and McGill Pain Questionnaires. Seven consecutive evenings of whole body heating (WBH) to a 0.8°C core temperature (Tcore) rise were conducted using a water perfused suit (48°C water). Two subjects completed a control protocol utilizing 34°C water, in randomized order and following a 3 month washout period. McGill pain questionnaires and ambulatory sleep measures were recorded each evening throughout the protocol, and 48 hours and 2 weeks following. Sleep architecture was assessed using stages N1, N2, N3 and REM. Pain scores were significantly reduced from 22 at BL to 14 after 5 day of WBH (p<0.05), and remained significantly lower for the remainder of the heating protocol and at the 48 hour follow‐up (p<0.05). Whilst pain was reduced following heating on all days, the initial 4 days and the 2‐week follow‐up were not significantly different from baseline. Sleep architecture showed a significant increase in REM from BL to day 1 of heating (1.20±0.3 Vs. 1.77±0.97 hrs; P=0.044), with all other days approaching significance. N3 approached significance following all heating days and at the 48h follow‐up (p>0.05). Stage N1 decreased from baseline to heating day 7 (0.40±0.23 Vs. 0.30 0.25 hrs, p=0.06), which was close to significance. Taken together these preliminary data suggest the potential for WBH as a non‐pharmacological method to improve sleep architecture and reduce pain symptoms in CLBP patients. Support or Funding Information None.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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