Sleep Health During Recovery After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Study Objectives: People with stroke are susceptible to developing sleep disorders, which may negatively impact recovery. Little is known about sleep health (SH) broadly and its impact on recovery after stroke. The purpose of this study was to explore factors that are associated with SH during recovery after stroke. Methods: Data were collected from 90 participants at 10-, 60-, and 90-days post stroke without moderate to severe obstructive sleep apnea. Sleep health was measured by combining data from actigraphy and self-report to create an SH score that reflected regularity, satisfaction, alertness, timing, efficiency, and duration of sleep. Factors that may be associated with SH that were collected were Patient Health Questionnaire 9 (PHQ-9), Montreal Cognitive Assessment (MOCA), Barthel Index (BI), gait speed (GS), oxygen desaturation index (ODI), age, and sex. A cumulative link mixed model (CLMM) was used to determine the association between SH and the independent factors. Results: The CLMM found that the PHQ-9 had a significant negative estimate of-0.116 (p = 0.0002) and that the BI had a significant estimate of 0.016 (p = 0.044). Indicating that higher depressive symptoms and lower functional ability are associated with poorer SH. Time post stroke was not associated with SH. Discussion: We identified depression and functional ability as significant determinants of SH. Participants exhibited poor SH while in the hospital and it remained unchanged at 60 and 90 days after stroke. Further evaluation of the likely bidirectional relationship between depression/functional impairment and SH after stroke may lead to targets to improve stroke recovery and SH.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».