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Enregistrement W4410501607 · doi:10.1093/sleep/zsaf090.1211

1211 Sleep Outcomes and Relationships with Anxiety and Depression Symptoms in Youth with and Without Cystic Fibrosis

2025· article· en· W4410501607 sur OpenAlexaff
Jordana McMurray, Kim Widger, Anne L. Stephenson, Robyn Stremler

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyDepression (economics)Sleep (system call)Cystic fibrosisClinical psychologyMedicinePsychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction The adolescent and young adult (AYA) developmental period is a time of risk for both sleep and mental health concerns which may be amplified for those living with cystic fibrosis (CF). This study aimed to better understand sleep, sleep disturbance, and relationships to anxiety and depression symptoms in AYA with CF. Methods This study examined whether significant differences exist between AYA with CF and healthy controls, aged 14-25, in actigraphic (TST, SE, WASO, number of night awakenings) or self-reported sleep outcomes (PSQI, PROMIS-SD, PROMIS-SRI, sleep diary); anxiety or depression symptoms (STAI-S, CES-D); and examined whether anxiety or depression symptoms were associated with sleep outcomes in AYA with CF. Semi-structured interviews were conducted with a subset of purposively sampled participants with CF aiming to capture maximum variation in sleep experience as defined by the PSQI. Disease characteristics were also collected from the CF National Data Registry for all CF participants. Quantitative analysis: linear regression models were used to determine differences between groups and to examine associations between sleep and mental health outcomes. Qualitative analysis: interviews were audio-recorded, de-identified, and transcribed verbatim. Data was analyzed through content analysis, independently by two researchers using qualitative descriptive methods. Results This study (n=86; n=45 with CF, n=41 without CF) found no significant difference between AYA with CF and healthy controls in actigraphically-measured or self-reported sleep outcomes, or in anxiety or depression symptoms. In participants with CF, self-reported sleep quality was significantly associated with both anxiety (p< 0.001) and depression (p< 0.001) symptoms, but actigraphically-measured sleep was not. The qualitative arm (n=19) found that AYA with CF reported that CF symptoms, CF treatments, anxiety, changes in health status, and initiation of elexacaftor/tezacaftor/ ivacaftor (ETI) interfere with sleep, while, positioning, good sleep hygiene, breathing therapies, and being stable on ETI were described as benefitting sleep. AYA’s with CF also discussed a desire to engage in discussions about sleep with their CF care teams. Conclusion Within the current context of improving treatments and care, sleep and mental health outcomes may be improving for AYA with CF. Despite potential improvements, AYA with CF still report unique sleep challenges. Support (if any)

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,241 · 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
Publié2025
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