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Enregistrement W2800116243 · doi:10.1093/sleep/zsy061.974

0975 Cannabis Use and Sleep Architecture in Depression: Preliminary Findings

2018· article· en· W2800116243 sur OpenAlexaff
Ashley Nixon, L. Bryan Ray, Joseph De Koninck, Stuart Fogel, Rébecca Robillard

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)CannabisPolysomnographySleep (system call)MoodPsychiatrySleep onsetBeck Depression InventorySleep onset latencySleep disorderMedicinePsychologyInsomniaAnxietyElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep abnormalities are highly prevalent among individuals with depression and these abnormalities are thought to contribute to the onset and maintenance of mood disorders. There are some indications that some people with sleep or mood problems self-medicate with cannabis in attempt to improve their sleep. While further work is required in this area, research in healthy adults does suggest that cannabis reduces sleep latency and wake after sleep onset. However, little is known about the impacts of cannabis use on sleep in people with depression. This study evaluated sleep architecture in depressed individuals who did or did not consume cannabis. As part of a larger retrospective study, polysomnography recordings were collated for 26 individuals with a documented history of depression and current depressive symptoms (Beck Depression Inventory-II ≥ 14) from the sleep clinic of a mental health care facility. Of these, 13 individuals consumed cannabis on the day of the sleep recording. (39.7 ± 14.8 years old, 24% male), and 13 did not (40.1 ± 14.2 years old, 24% male). A Mann-Whitney U test indicated that the percentage of stage 1 sleep was significantly greater in individuals who did not consume cannabis (Median = 21.0, Mean = 28.5, SD = 20.5) prior to sleep as compared to those who did consume (Median = 12.2, Mean = 16.8, SD = 11.09; U = 44.0, p = .038). There was no significant group difference for any other macroarchitecture sleep variable. These preliminary results suggests that, in people with depression and sleep complaints, cannabis use does not seem to be accompanied by major changes in sleep macroarchitecture, but may be linked to a reduced proportion of shallow (stage 1) sleep. While this would need to be replicated in larger samples, future randomized placebo-controlled trials should assess whether cannabis may actively interact with sleep disturbances linked to depression. N/A.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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