Polysomnographic diagnosis of sleepwalking: Effects of sleep deprivation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Somnambulism affects up to 4% of adults and constitutes one of the leading causes of sleep-related violence and self-injury. Diagnosing somnambulism with objective instruments is often difficult because episodes rarely occur in the laboratory. Because sleep deprivation can precipitate sleepwalking, we aimed to determine the effects of 25 hours of sleep deprivation on the frequency and complexity of somnambulistic episodes recorded in the laboratory. METHODS: Thirty consecutive sleepwalkers were evaluated prospectively by video-polysomnography for one baseline night and during recovery sleep after 25 hours of sleep deprivation. Ten sleepwalkers with a concomitant sleep disturbance were investigated with the same protocol. RESULTS: Sleepwalkers experienced a significant increase in the mean frequency of somnambulistic episodes during postdeprivation recovery sleep. Postsleep deprivation also resulted in a significantly greater proportion of patients experiencing more complex forms of somnambulism. Sleep deprivation was similarly effective in 9 of the 10 patients presenting with a comorbid sleep disturbance. Combining data from all 40 patients shows that whereas 32 episodes were recorded from 20 sleepwalkers (50%) at baseline, recovery sleep resulted in 92 episodes being recorded from 36 patients (90%). INTERPRETATION: The findings support the view that sleepwalkers suffer from a dysfunction of the mechanisms responsible for sustaining stable slow-wave sleep and suggest that these patients are particularly vulnerable to increased homeostatic sleep pressure. Strong evidence is provided that 25 hours of sleep deprivation can be a valuable tool that facilitates the polysomnographically based diagnosis of somnambulism in predisposed patients.
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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 | 0,003 |
| 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 ».