Arousal Responses during Overnight Polysomnography and their Reproducibility in Healthy Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: Arousal intensity and heart rate (HR) response to arousal during polysomnography (PSG) vary considerably between patients with sleep disorders. Our objective was to determine the range of these arousal characteristics in healthy young adults and whether they are consistent on repeated testing. DESIGN: Post hoc analysis of 56 preexisting PSG files recorded from 28 healthy adults on 2 consecutive nights. SETTING: Academic medical center and Research and Development Laboratory (YRT Limited, Winnipeg, Manitoba, Canada). PARTICIPANTS: Twenty-eight healthy young adults. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND RESULTS: Arousals were identified using an automatic system followed by manual editing. The intensity of arousals was scaled (between 0 and 9) using an automatic algorithm based on the change in the electroencephalography (EEG) signals' wavelet characteristics. 4,751 arousals in 28 pairs of PSGs (night 1 and night 2) were scaled. HR responses (ΔHR) to all arousals were determined and averaged at each arousal scale per file. Overall average arousal intensity ranged 3.0-7.1 in different subjects, and average ΔHR ranged 1.9-18.3 beats.min(-1). Heart rate response at a given arousal intensity, expressed as ΔHR at a moderate arousal scale of 5.0 (ΔHR5), ranged 4.1-18.1 beats.min(-1). There was a strong correlation between arousal intensity and ΔHR within each subject. More importantly, there were excellent intraclass correlations (ICC) between night 1 and night 2 results for all three variables (ICC = 0.72 for average intensity, 0.92 for average ΔHR4, and 0.91 for ΔHR5). CONCLUSIONS: Average arousal intensity and heart rate response to arousal are highly variable among healthy young adults and stable within individuals.
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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 ».