Cerebral Asymmetry in Insomnia Sufferers
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral asymmetry is used to describe the differences in electroencephalographic activity between regions of the brain. The objective of this study was to document frontal, central, and parietal asymmetry in psychophysiological (Psy-I) and paradoxical (Para-I) insomnia sufferers as well as good sleeper (GS) controls, and to compare their patterns of asymmetry to others already found in anxiety and depression. Additionally, asymmetry variations between nights were assessed. Participants were 17 Psy-I, 14 Para-I, and 19 GS (mean age = 40 years, SD = 9.4). They completed three nights of polysomnography (PSG) recordings following a clinical evaluation in a sleep laboratory. All sleep cycles of Nights 2 and 3 were retained for power spectral analysis. The absolute activity in frequency bands (0.00-125.00 Hz) was computed at multiple frontal, central, and parietal sites in rapid eye movement and non-rapid eye movement sleep to provide cerebral asymmetry measures. Mixed model ANOVAs were computed to assess differences between groups and nights. Correlations were performed with asymmetry and symptoms of depression and anxiety from self-reported questionnaires. Over the course of the two nights, Para-I tended to present hypoactivation of their left frontal region but hyperactivation of their right one compared with GS. As for Psy-I, they presented increased activation of their right parietal region compared with Para-I. Asymmetry at frontal, central, and parietal region differed between nights. On a more disrupted night of sleep, Psy-I had increased activity in their right parietal region while Para-I presented a decrease in cerebral activity in the right central region on their less disrupted night of sleep. Anxious and depressive symptoms did not correlate with asymmetry at any region. Therefore, Psy-I and Para-I present unique patterns of cerebral asymmetry that do not relate to depression or anxiety, and asymmetry varies between nights, maybe as a consequence of variability in objective sleep quality from night to night.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».