Sleep Impairment and Chronic Pain in the Military: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
This scoping review explores the bidirectional association between chronic pain and sleep disorders in military personnel. It aims to identify gaps in existing studies, offering tools for diagnosing and treating sleep disorders, chronic pain, and their comorbidities. Observational and interventional studies up to 2024 that approached the relationship between chronic pain and sleep disorders were included. Furthermore, PTSD, anxiety, depression, alcohol consumption, suicidal ideation and drug abuse were considered covariables. Cancer-related or acute pain and studies primarily addressing sleep apnoea or traumatic brain injury were excluded. A systematic search was conducted in ScienceDirect, PubMed, Scopus, Embase, Web of Science and Google Scholar until April 2024. Articles were screened using Covidence by two independent researchers, and bias was assessed using the Newcastle Ottawa Scale, ROBINS-I and ROB-2. Sixteen articles analysed data from 15,060 active military personnel or veterans. Overall, studies endorsed the association between sleep quality and chronic pain and their influence on mental health, physical functioning and quality of life. Additionally, behavioural, mind-body and circadian misalignment therapies, along with other nonpharmacologic interventions, positively impacted outcomes related to pain, sleep quality, and psychiatric comorbidities. However, there was heterogeneity in the use of diagnostic tools, non-standardised procedures, and a lack of guidelines in the treatment of these conditions. The construct of sleep disorders, chronic pain and associated comorbidities was shown to improve with nonpharmacologic and integrative interventions that addressed at least one of these conditions.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».