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Enregistrement W2047806461 · doi:10.1097/mcp.0000000000000103

Mechanisms of REM sleep in health and disease

2014· review· en· W2047806461 sur OpenAlexaff
Jimmy J. Fraigne, Kevin P. Grace, Richard L. Horner, John Peever

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pulmonary Medicine · 2014
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNon-rapid eye movement sleepREM sleep behavior disorderSleep (system call)MedicineNarcolepsySleep paralysisNeuroscienceNeuroscience of sleepSleep spindleCataplexyRapid eye movement sleepNeurologyPolysomnographyPsychologyEye movementApneaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Our understanding of rapid eye movement (REM) sleep and how it is generated remains a topic of debate. Understanding REM sleep mechanisms is important because several sleep disorders result from disturbances in the neural circuits that control REM sleep and its characteristics. This review highlights recent work concerning how the central nervous system regulates REM sleep, and how the make up and breakdown of these REM sleep-generating circuits contribute to narcolepsy, REM sleep behaviour disorder and sleep apnea. RECENT FINDINGS: A complex interaction between brainstem REM sleep core circuits and forebrain and hypothalamic structures is necessary to generate REM sleep. Cholinergic activation and GABAergic inhibition trigger the activation of subcoeruleus neurons, which form the core of the REM sleep circuit. SUMMARY: Untimely activation of REM sleep circuits leads to cataplexy - involuntary muscle weakness or paralysis - a major symptom of narcolepsy. Degeneration of the REM circuit is associated with excessive muscle activation in REM sleep behaviour disorder. Inappropriate arousal from sleep during obstructive sleep apnea repeatedly disturbs the activity of sleep circuits, particularly the REM sleep circuit.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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