Ambulatory sleep-wake patterns and variability in young people with emerging mental disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The nature of sleep-wake abnormalities in individuals with mental disorders remains unclear. The present study aimed to examine the differences in objective ambulatory measures of the sleep-wake and activity cycles across young people with anxiety, mood or psychotic disorders. METHODS: Participants underwent several days of actigraphy monitoring. We divided participants into 5 groups (control, anxiety disorder, unipolar depression, bipolar disorder, psychotic disorder) according to primary diagnosis. RESULTS: We enrolled 342 participants aged 12-35 years in our study: 41 healthy controls, 56 with anxiety disorder, 135 with unipolar depression, 80 with bipolar disorder and 30 with psychotic disorders. Compared with the control group, sleep onset tended to occur later in the anxiety, depression and bipolar groups; sleep offset occurred later in all primary diagnosis groups; the sleep period was longer in the anxiety, bipolar and psychosis groups; total sleep time was longer in the psychosis group; and sleep efficiency was lower in the depression group, with a similar tendency for the anxiety and bipolar groups. Sleep parameters were significantly more variable in patient subgroups than in controls. Cosinor analysis revealed delayed circadian activity profiles in the anxiety and bipolar groups and abnormal circadian curve in the psychosis group. LIMITATIONS: Although statistical analyses controlled for age, the sample included individuals from preadolescence to adulthood. Most participants from the primary diagnosis subgroups were taking psychotropic medications, and a large proportion had other comorbid mental disorders. CONCLUSION: Our findings suggest that delayed and disorganized sleep offset times are common in young patients with various mental disorders. However, other sleep-wake cycle disturbances appear to be more prominent in broad diagnostic categories.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».