Spindle Oscillations in Sleep Disorders: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Measurement of sleep microarchitecture and neural oscillations is an increasingly popular technique for quantifying EEG sleep activity. Many studies have examined sleep spindle oscillations in sleep-disordered adults; however reviews of this literature are scarce. As such, our overarching aim was to critically review experimental studies examining sleep spindle activity between adults with and without different sleep disorders. Articles were obtained using a systematic methodology with a priori criteria. Thirty-seven studies meeting final inclusion criteria were reviewed, with studies grouped across three categories: insomnia, hypersomnias, and sleep-related movement disorders (including parasomnias). Studies of patients with insomnia and sleep-disordered breathing were more abundant relative to other diagnoses. All studies were cross-sectional. Studies were largely inconsistent regarding spindle activity differences between clinical and nonclinical groups, with some reporting greater or less activity, while many others reported no group differences. Stark inconsistencies in sample characteristics (e.g., age range and diagnostic criteria) and methods of analysis (e.g., spindle bandwidth selection, visual detection versus digital filtering, absolute versus relative spectral power, and NREM2 versus NREM3) suggest a need for greater use of event-based detection methods and increased research standardization. Hypotheses regarding the clinical and empirical implications of these findings, and suggestions for potential future studies, are also discussed.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».