Periodic leg movements during sleep and wakefulness in narcolepsy
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of the study were to measure the prevalence of periodic leg movements during NREM and REM sleep (PLMS) and while awake (PLMW) and to assess the impact of PLMS on nocturnal sleep and daytime functioning in patients with narcolepsy. One hundred and sixty-nine patients with narcolepsy and 116 normal controls matched for age and gender were included. Narcoleptics with high and low PLMS indices were compared to assess the impact of PLMS on sleep and Multiple Sleep Latency Test (MSLT) variables. More narcoleptics than controls had a PLMS index greater than 5 per hour of sleep (67% versus 37%) and an index greater than 10 (53% versus 21%). PLMS indices were higher both in NREM and REM sleep in narcoleptic patients, but the between-group difference was greater for REM sleep. A significant increase of PLMS index was also found with aging in both narcoleptic patients and controls. PLMW indices were also significantly higher in narcoleptic patients. Patients with an elevated index of PLMS had a higher percentage of stage 1 sleep, a lower percentage of REM sleep, a lower REM efficiency and a shorter MSLT latency. The present study demonstrates a high frequency of PLMS and PLMW in narcolepsy, an association between the presence of PLMS and measures of REM sleep and daytime functioning disruption. These results suggest that PLMS represent an intrinsic feature of narcolepsy.
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 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) | 0,001 | 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 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 ».