Variability and predictability in sleep patterns of chronic insomniacs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sleep of chronic insomniacs is often characterized by extensive night-to-night variability. To date, no study has examined this variability with long series of daily sleep data. The present study examined night-to-night variability with a sample of 106 participants meeting DSM-IV diagnostic criteria for persistent primary insomnia. Participants completed daily sleep diaries for an average of 31 days (range: 18-56). Sleep efficiency, sleep onset latency and wake after sleep onset were derived from this measure. Despite evidence of extensive night variability, results showed that sleep patterns could be classified in three clusters. The first one was characterized by a high probability of having poor sleep, the second one by a low and decreasing probability, and the third one by a constant median probability of having a poor sleep, which is an unpredictable sleep pattern. In the first cluster, poor sleep was expected each night for patients with a predominance mixed insomnia including the three insomnia subtypes. In the second cluster, patients presented moderate insomnia, sleep-onset latency below the threshold level and a predominance of sleep-maintenance insomnia. In the third pattern, poor nights seemed unpredictable for patients with moderate to severe insomnia associated with the lowest proportion of sleep-maintenance insomnia. Overall, sleep was predictable for about two-thirds of individuals, whereas it was unpredictable for about one-third. These findings confirm the presence of extensive variability in the sleep of chronic insomniacs and that poor sleep may be predictable for some of them. Additional research is needed to characterize those sleep patterns in terms of clinical features and temporal course.
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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 | 0,008 | 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 | 0,002 |
| 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 découle