<scp>REM</scp> sleep behaviour disorder is associated with lower fast and higher slow sleep spindle densities
Notice bibliographique
Résumé
To investigate differences in sleep spindle properties and scalp topography between patients with rapid eye movement sleep behaviour disorder (RBD) and healthy controls, whole-night polysomnograms of 35 patients diagnosed with RBD and 35 healthy control subjects matched for age and sex were compared. Recordings included a 19-lead 10-20 electroencephalogram montage and standard electromyogram, electrooculogram, electrocardiogram and respiratory leads. Sleep spindles were automatically detected using a standard algorithm, and their characteristics (amplitude, duration, density, frequency and frequency slope) compared between groups. Topological analyses of group-discriminative features were conducted. Sleep spindles occurred at a significantly (e.g. t34 = -4.49; P = 0.00008 for C3) lower density (spindles ∙ min(-1) ) for RBD (mean ± SD: 1.61 ± 0.56 for C3) than for control (2.19 ± 0.61 for C3) participants. However, when distinguishing slow and fast spindles using thresholds individually adapted to the electroencephalogram spectrum of each participant, densities smaller (31-96%) for fast but larger (20-120%) for slow spindles were observed in RBD in all derivations. Maximal differences were in more posterior regions for slow spindles, but over the entire scalp for fast spindles. Results suggest that the density of sleep spindles is altered in patients with RBD and should therefore be investigated as a potential marker of future neurodegeneration in these patients.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».