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Enregistrement W4416936005 · doi:10.3389/fpain.2025.1704377

Comparing self-reported sleep quality and wearable-derived sleep metrics in middle-aged and older adults with chronic pain: a psychometric study

2025· article· en· W4416936005 sur OpenAlexaboutno aff
Soamy Montesino-Goicolea, Pedro A. Valdés-Hernández, Olga C. Nin, Cameron Smith, Eric C. Porges, Yenisel Cruz‐Almeida

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pain Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)Sleep qualityQuality of life (healthcare)PsychometricsActigraphyQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Our primary aim is to evaluate the agreement between subjective and objective methods of measuring sleep quality in people with musculoskeletal pain and poor sleep. Our secondary aim is to explore the relationship between subjective and objective sleep quality in people with clinical and experimental pain, as well as its impact on function. Methods Participants with musculoskeletal pain (intensity >5/10 most days over the preceding 3 months) and poor sleep [Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) total > 5] ( n = 33) completed the PSQI and wore a ring that characterizes sleep stages (i.e., Oura© ring). Responses to the PSQI over the preceding month were compared to the corresponding averaged Oura measures using zero-order correlations (primary aim). Partial Pearson correlations were used to assess sleep–pain relationships (second aim), controlling for age and sex. Statistical significance was set at α <0.05 with Bonferroni correction. Results PSQI responses for total bedtime ( p < 0.0005), sleep duration ( p < 0.0005), and the PSQI duration component ( p < 0.003) significantly correlated with their Oura-derived equivalents. In contrast, Oura measures of sleep latency, efficiency, and disturbances showed no alignment with PSQI metrics. The PSQI total score and its sleep latency component were significantly associated with pain measures, including Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index—pain ( p = 0.022; latency p = 0.009), McGill Pain Questionnaire (total p = 0.026; latency p = 0.008; neuropathic p = 0.026, latency p = 0.011; continuous p = 0.026; intermittent p = 0.026, latency p = 0.008; affective—latency p = 0.008), and Graded Chronic Pain Scale pain intensity ( p = 0.026; latency p = 0.012) as well as interference (latency p = 0.008). By contrast, Oura-derived sleep measures showed no significant associations with pain, except for sleep latency, which correlated with conditioned pain modulation ( p = 0.049). All p -values are Bonferroni-corrected. Conclusions This preliminary study provides valuable insights into the complementary roles of subjective and objective sleep assessments in older adults with chronic pain. The findings underscore the importance of integrating both approaches to refine sleep evaluation in individuals with musculoskeletal pain. Future research should further examine the feasibility and clinical utility of combining subjective and objective assessments to enhance understanding of sleep- and pain-related health outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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