Objective and subjective sleep characteristics in hospitalized older adults and their associations to hospital outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Sleep in the hospital setting is understudied, with limited literature describing measurement of sleep quality. This study among older inpatients in an acute-care hospital describes sleep characteristics both objectively and subjectively, and explores the associations of sleep with hospital outcomes. Materials and methods: = 112) at Sutter Tracy Community Hospital were enrolled from January 2016 to November 2017. Sleep prior to admission was measured subjectively [Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI)], while sleep during hospitalization was measured subjectively (sleep diaries) and objectively (actigraphy, averaged over all nights). Outcomes measured included change in cognition during the hospital stay (i.e., Montreal Cognitive Assessment), length of stay (LOS), discharge to a skilled nursing facility (SNF), and re-admittance to a hospital within 30 days of discharge. Results: The participants were on average 68.7 ± 6.5 years old, predominately white (77%) and 55% women. Average PSQI was high (9.1 ± 4.2) indicating poor sleep quality prior to admission. Actigraphy was well-tolerated, with most (89%) having complete data. Sleep during the hospital stay was disturbed, with low levels of total sleep time (5.6 ± 2.0 h) and high levels of fragmentation (sleep efficiency 68.4 ± 15.0%). Sleep interruption was reported on 71% of sleep diaries, with the most common reasons being due to medical care [measurement of vitals (23%), staff interruptions (22%), blood draws (21%)]. Those with lower sleep efficiency had more cognitive decline upon discharge. Although underpowered, there was a suggestion of an association with poor sleep and the likelihood of being discharged to a SNF. Those with worse self-reported sleep quality (PSQI) prior to admission had a slightly longer LOS. No associations were seen with sleep quality and likelihood of readmission. Conclusions: Collection of objective and subjective sleep measures was feasible among hospitalized older adults. Disrupted sleep was common, and was potentially related to poor hospital outcomes. Our next steps will be to leverage these results to design and implement an intervention to improve sleep in hospitalized adults.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».