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Enregistrement W2800189106 · doi:10.1093/sleep/zsy061.122

0123 Cortisol, Sleep And Heart Rate Variability In Resting Neurotypical And Autistic Adults

2018· article· en· W2800189106 sur OpenAlexaffabout
M Tessier, Marie‐Hélène Pennestri, Roger Godbout

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensMcGill UniversityHôpital Rivière-des-Prairies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEveningMorningHeart rate variabilityPsychologyPolysomnographySleep (system call)Internal medicineCortisol awakening responseSlow-wave sleepSleep onsetMedicineCircadian rhythmNeurotypicalEndocrinologyHydrocortisoneHeart rateInsomniaAutism spectrum disorderAutismPsychiatryElectroencephalographyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals with an autistic spectrum disorder (ASD) are reported to display high sympathetic activity and atypical diurnal cortisol secretion patterns. We compared evening and morning cortisol levels in ASD and typically developing (TD) adults and explored the association between cortisol, sleep and heart rate variability (HRV). Sixteen unmedicated ASD adults (22.0 ± 3.7 years, 15M, 1F) without sleep complaints, intellectual disability and psychiatric nor neurological comorbidity were compared to 17 TD healthy participants (21.7 ± 4.0 years, 16M, 1F). Salivary cortisol was sampled in the evening (n=5) and morning (n=2), 20 minutes apart. Sleep latency, nocturnal awakenings, total sleep time and sleep efficiency were assessed by self-reports. The electrocardiogram was recorded in the evening and in the morning to compute low (LF) and high (HF) spectral frequencies. Cortisol and HRV parameters were compared using two-way ANOVAs (ASD vs TD X evening vs morning). Sleep parameters were compared between the 2 groups using independent Mann-Whitney U tests. Pearson correlations between cortisol levels, sleep measures and HRV parameters were calculated. Groups did not differ on cortisol levels. Compared to the TD group, ASD self-reports showed longer sleep latencies (38.6 ± 12.6 vs 13.3 ± 2.3 minutes; p<0.01), longer nocturnal awakenings (11.6 ± 3.3 vs 2.5 ± 0.8 minutes; p<0.01), lower sleep efficiencies (90.2 ± 3.3 vs 95.3 ± 1.6 %; p=0.01) but same total sleep time (7.9 ± 0.3 vs 8.0 ± 0.2 hours). Morning HF values were higher in ASD than TD (p=0.05). In the TD group, higher evening cortisol levels correlated with longer nocturnal awakenings (r=0.7; p=0.02); higher morning cortisol levels correlated with longer total sleep time (r=0.7; p=0.02), lower morning LF (r=-0.9; p=0.002) and higher morning HF (r=0.9; p=0.002). No significant correlations were found in the ASD group. Only the TD group showed significant correlations between cortisol levels, sleep and HRV. The lack of significant correlations in the ASD group could reflect the presence of poor self-reported sleep despite the lack of complaints or an alternative coupling between neuronal and endocrine mechanisms of sleep control in ASD. Canadian Institutes of Health Research; “Fonds de la recherche du Québec en santé”.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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