0343 Actigraphy-derived Behavioral Activity Rhythm In Individuals With Insomnia
Notice bibliographique
Résumé
Activity, as recorded by actigraphy, can be used to extrapolate objective measures of sleep and behavioral sleep/wake rhythmicity. While actigraphy has been widely used in insomnia research, knowledge regarding circadian abnormalities as measured by activity variability across the 24-hour period in individuals with insomnia remains limited. The present study aimed to examine behavioral activity rhythm in insomnia using hour-by-hour aggregation approach. Seventeen participants with insomnia (INS; 24.94 ± 5.44 years, 64.7% female) and 44 age- and sex-matched good sleepers (GS; 25.23 ± 4.85 years, 70.5% female) participated. Wrist actigraphy recorded daily activity levels in 30-s epochs over a two-week period. Epoch-by-epoch activity counts were aggregated into hour-by-hour bins, and hourly mean activity levels were calculated. Factorial (group x time) mixed models were conducted to examine whether behavioral activity rhythms differed between the INS and the GS participants over the 24-hour period. No significant between-group differences were observed for mean activity throughout the day (INS: 171.28 ± 66.77, GS: 147.65 ± 31.47, p = .169). Mixed models assessing hour-by-hour daily activity revealed a significant group x time interaction (p = .017) with a significant main effect of time (p < .001). The INS group showed significantly lower activity from 7 to 9 PM (all ps < .05). Individuals with insomnia showed reduced diurnal activity, particularly during late evening. This activity difference was only detected when evaluating diurnal pattern of activity as average daytime activity did not differ significantly between groups. A more sedentary behavioral pattern associated with insomnia may have significant clinical implications. Future studies are warranted to evaluate the combined impact of interventions targeting activity rhythm and sleep to improve symptoms in patients. Research supported by the Canadian Institutes of Health Research (MOP42504).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».