Moving Beyond Average Values: Assessing the Night-To-Night Instability of Sleep and Arousal in DSM-IV-TR Insomnia Subtypes
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: We explored differences between individuals with DSM-IV-TR diagnoses of primary insomnia (PI) and insomnia related to a mental disorder (IMD) by using serial measurements of self-reported sleep variables (sleep onset latency, SOL; wake after sleep onset, WASO; total sleep time, TST; sleep efficiency, SE), and visual analogue scale ratings of 2 forms of bedtime arousal (cognitive and emotional). Furthermore, we sought to examine the relationship between sleep and arousal within each diagnostic subgroup. DESIGN: Between-group and within-group comparisons. SETTING: Duke and Rush University Medical Centers, USA. PARTICIPANTS: One hundred eighty-seven insomnia sufferers (126 women, average age 47.15 years) diagnosed by sleep specialists at 2 sleep centers as PI patients (n=126) and IMD patients (n=61). INTERVENTIONS: N/A. MEASUREMENTS AND RESULTS: Multilevel models for sleep measures indicated that IMD displayed significantly more instability across nights in their TST (i.e., larger changes) than did PI patients. With respect to pre-sleep arousal, IMD patients exhibited higher mean levels of emotional arousal, as well as more instability on the nightly ratings of this measure. Within the PI group, correlational analyses revealed a moderate relationship between the 2 arousal variables and SOL (r values 0.29 and 0.26), whereas the corresponding correlations were negligible and statistically nonsignificant in the IMD group. CONCLUSIONS: We found a number of differences on nighttime variables between those diagnosed with primary insomnia and those diagnosed with insomnia related to a mental disorder. These differences imply different perpetuating mechanisms involved in their ongoing sleep difficulties. Additionally, they support the categorical distinctiveness and the concurrent validity of these insomnia subtypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».