Characteristics and correlations of sleep disorders in patients with relapsing–remitting multiple sclerosis in China: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background Sleep disorders are a major but overlooked symptom in patients with multiple sclerosis (MS). Objectives This article aims to investigate the characteristics of sleep disorders in patients with relapsing–remitting multiple sclerosis (RRMS) and to analyze the correlations between sleep disorders in RRMS and anxiety, depression, fatigue, and cognitive impairment. Methods A total of 35 patients with RRMS and 35 controls were included, and both groups underwent assessments for sleep, anxiety, depression, fatigue, and cognitive function. Results The RRMS group and the control group showed significant differences in Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), Athens Insomnia Scale (AIS), Insomnia Severity Index (ISI), Hamilton Anxiety Scale (HAMA), Hamilton Depression Scale (HAMD), Modified Fatigue Impact Scale (MFIS), and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The group with poor sleep quality (PSQI > 5) had significantly higher scores on the AIS, ISI, HAMA, and HAMD Scale compared to the group with good sleep quality ( p = 0.036, p < 0.001, p = 0.036, p = 0.054). The PSQI showed a negative correlation with disease duration; the PSQI showed a positive correlation with HAMA, HAMD, and Activities of Daily Living (ADL); AIS, ISI, and Sleep Hygiene Awareness and Practice Scale (SHAPS) all demonstrated significant positive correlations with MFIS, HAMA, and HAMD; Dysfunctional Beliefs and Attitudes about Sleep Scale (DBAS) showed a negative correlation with HAMA and HAMD. Conclusion Sleep disorders, fatigue, anxiety, depression, and cognitive impairments are more likely to occur in patients with RRMS; there is a certain correlation between PSQI, AIS, ISI, SHAPS, and DBAS scores in the RRMS group and fatigue, anxiety, and depression.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».