Longitudinal study of chronic nausea and vomiting and its associations with sleep-related leg cramps in the US general population
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Chronic nausea and vomiting (CNV) can have a long-term impact on people's health and quality of life. This study aims to investigate whether CNV is involved in the development of sleep-related leg cramps (SRLCs) in a longitudinal study involving 10,931 participants representative of the US general population. Methods: Participants were interviewed three years apart over the telephone using the Sleep-EVAL expert system. It collected information on sleep habits/disturbances (International Classification of Sleep Disorders), mental disorders (DSM-IV-TR) and medical conditions. CNV was defined as episodes of nausea and vomiting occurring at least five times a month for at least one month (outside pregnancy) as per the ROME IV recommendations. Results: At the initial interview, 3% (95%CI:2.7%-3.3%) of the participants reported CNV, and 2.5% (95%CI:2.2%-2.8%) at follow-up. The 3-year incidence for CNV was 1.4%. SRLCs was found in 12.4% (95%CI:11.9%-13.1%) of the sample at the first-interview and 11.5% (95%CI:10.1%-12.1%) at follow-up. Multivariate models show that individuals with CNV at both interviews had a relative risk 4.1 times higher (95%CI:2.7–6.2; p < 0.0001) to have SRLCs at follow-up compared to those without nausea or vomiting. Magnesium intake at the initial interview was a protective factor for SRLCs (RR 0.4; 95%CI: 0.2–0.7; p = 003). Discussion: Symptoms of CNV lasting for years is highly predictive of SRLC based on this longitudinal survey. The link between the two pathologies could be partially explained by potential potassium/magnesium depletion from muscles as a result of CNV. The findings of this study call for physician awareness of the association between CNV and SRLC.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».