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Enregistrement W59526529 · doi:10.1093/milmed/168.1.7

Sleep Disorders in a Military Population

2003· article· en· W59526529 sur OpenAlexaffabout
Zoe Pouliot, Mel Peters, Herb Neufeld, Ken Delaive, Meir H. Kryger

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineMilitary personnelConfidence intervalPopulationPolysomnographyBody mass indexExcessive daytime sleepinessInsomniaMilitary medicinePsychiatryPhysical therapySleep disorderInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Sleep disorders are common in the civilian population, but little is known about which sleep disorders are common in members of the military. This article compares a group of military personnel referred to our sleep disorders center with a group of civilian controls also referred to our sleep disorders center. METHODS: We analyzed the data of 70 Canadian military personnel and 70 civilian controls matched for age and gender. All subjects had full polysomnography. We compared reasons for referral and final sleep diagnoses for both groups. RESULTS: The mean age of each group was 40.8 +/- 7.0 SD (military) and 40.8 +/- 7.3 SD (civilians), and there were 61 men and 9 women in each group. Both groups were obese (body mass index, 30.2 +/- 5.3 (military) versus 32.5 +/- 6.9 (civilian)). Both groups were also pathologically sleepy during the day (Epworth Sleepiness Score, 10.4 +/- 4.6 (military) versus 11.3 +/- 5.4 (civilian)). The majority of referrals in each group were to rule out a sleep breathing disorder (SBD) (66% military versus 79% civilian, p = not significant). Only military patients were referred to rule out a movement disorder (17.1% military versus 0% civilian; 95% confidence interval of the difference = 8.4%-27.6%, p < 0.05). Fewer military were referred because of excessive daytime sleepiness or insomnia (7.1% military versus 20.0% civilian, 95% confidence interval of the difference = -24.4% to -1.4%, p < 0.05). The most common diagnosis confirmed in both groups was a SBD (53% military, 66% civilian, p = not significant). CONCLUSIONS: The range and distribution of sleep disorders seen in the military population is similar to that in the civilian population. Both groups were overweight and sleepy and were found to have SBD and movement disorders. These findings underscore the importance of diagnosing and treating sleep disorders in both groups. The neurocognitive impairment associated with SBD and movement disorders impacts highly on the ability of these groups to safely perform their jobs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations8
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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