Circadian Variation of Sleep During the Follicular and Luteal Phases of the Menstrual Cycle
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: Women experience insomnia more frequently than men. Menstrual cycle changes in reproductive hormones and circadian rhythms may contribute to sleep disruptions. Our aim, therefore, was to clarify the interaction between menstrual and circadian processes as it affects sleep. DESIGN: Participants entered the laboratory during the mid-follicular (MF) and mid-luteal (ML) phases of their menstrual cycle for an ultra-rapid sleep-wake cycle (URSW) procedure, consisting of 36 cycles of 60-min wake episodes alternating with 60-min nap opportunities. This procedure concluded with an ad libitum nap episode. SETTING: Time-isolation suite. PARTICIPANTS: Eight unmedicated, physically and mentally healthy females with regular ovulatory menstrual cycles. INTERVENTIONS: N/A. MEASUREMENTS: Polysomnographic sleep from nocturnal sleep episodes and 60-min naps; subjective alertness; core body temperature (CBT); salivary melatonin; urinary estradiol; and urinary progesterone. RESULTS: Increased CBT values at night and decreased CBT amplitude were observed during ML compared to MF. Circadian phase of CBT and the circadian melatonin profile were unaffected by menstrual phase. All analyzed sleep parameters showed a circadian variation throughout the URSW procedure, with no menstrual phase differences observed for most, including slow wave sleep (SWS). The circadian variation of REM sleep duration, however, was sensitive to menstrual phase, with reduced REM sleep during ML at circadian phase 0 degrees and 30 degrees. CONCLUSIONS: Moderate but significant changes in REM sleep across the menstrual and circadian cycles were observed. These results support an interaction between circadian and menstrual processes in the regulation of REM sleep.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».