MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402113381 · doi:10.1016/j.maturitas.2024.108111

Biopsychosocial factors intersecting with weekly sleep difficulties in the menopause transition

2024· article· en· W4402113381 sur OpenAlexafffund
Sneha Chenji, Bethany Sander, Julia A. Grummisch, Jennifer L. Gordon

Notice bibliographique

RevueMaturitas · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésBiopsychosocial modelPsychosocialMenopauseMedicineMoodAffect (linguistics)Sleep (system call)Clinical psychologyPsychiatryPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Sleep difficulties are common in the menopause transition and increase risk for a variety of physical and psychological problems. The current study investigated potential interactions between psychosocial variables and within-person changes in ovarian hormones in predicting perimenopausal sleep problems as well as the potential interactions between poor sleep and psychosocial factors in predicting worsened mood, affect, and attention. STUDY DESIGN: The sample included 101 perimenopausal individuals. Participants completed 12 weekly assessments of self-reported sleep outcomes, depressive mood and affect, and attention function, and of estrone glucuronide (E1G) and pregnanediol glucuronide (PdG) levels (urinary metabolites of estradiol and progesterone, respectively); they also had 24-h tracking of vasomotor symptoms. Other psychosocial variables such as trauma history and stressful life events were assessed at baseline. RESULTS: A history of depression, baseline depressive symptoms, trait anxiety, and more severe and bothersome vasomotor symptoms predicted worsened sleep outcomes. Recent stressful life events, trauma history, and person-centred E1G and PdG changes did not predict sleep outcomes. However, there was an interaction whereby person-centred E1G decreases predicted lower sleep efficiency in those with higher baseline depressive symptoms. Higher baseline depression and trauma history also amplified the effect of vasomotor symptoms on sleep outcomes. In evaluating the effect of poor sleep on psychological and cognitive outcomes, stressful life events emerged as a moderating factor. Finally, trauma history and poor sleep interacted to predict worsened attention function. CONCLUSIONS: The current study suggests that certain individuals may be at greater risk of perimenopausal sleep problems and the resulting negative effects on mood and cognition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaturitasMême sujetMenopause: Health Impacts and TreatmentsTravaux en français237 207