Nocturnal sleep, daytime sleepiness, and napping among women with significant emotional/behavioral premenstrual symptoms
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to examine daytime sleepiness and alertness and nap characteristics among women with significant emotional/behavioral premenstrual symptoms, and to determine their relationship with nocturnal sleep. Participants spent one night during the follicular phase and two nights during the late-luteal phase, one of which occurred after a 40 min opportunity to nap, sleeping in the laboratory. Subjective measures of sleepiness and alertness were completed during the afternoon of each recording. Setting took place at the sleep laboratory at the University of Ottawa. A total number of participants were 10 women with significant and nine women with minimal emotional/behavioral premenstrual symptoms (mean age 26 years). The results were compared with the follicular phase, both groups of women had less slow wave sleep and more stage 2 sleep at night, as well as a higher daytime and nocturnal mean and maximum temperature during the late-luteal phase. Women with significant symptoms were sleepier and less alert during the late-luteal phase and had a higher overall mean nocturnal temperature compared with women with minimal symptoms. No significant differences were found between the two groups on nap characteristics and nocturnal sleep characteristics. Results show that women with more severe premenstrual symptoms are sleepier during the late-luteal phase than women with minimal symptoms. The increased daytime sleepiness seems to be unrelated to nocturnal sleep or nap characteristics.
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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 | 0,002 |
| 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 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 ».