Sleep Disturbance in Adjustment Disorder and Depressive Episode
Notice bibliographique
Résumé
Background: In this paper, we aimed to examine the patterns of sleep disturbance in adjustment disorder (AD) and depressive episode (DE), to examine the variables associated with sleep disturbance in AD and DE and associated impairment in functioning. Methods: This is a multi-centre case-control study of 370 patients: 185 patients with AD and 185 patients with a diagnosis of DE, recruited from the liaison psychiatry services of three Dublin hospitals. We examined the participants’ sleep pathology using the sleep disturbance items on the Schedule for Clinical Assessment in Neuropsychiatry, and the Inventory of Depressive Symptoms—Clinician-rated-30. Results: Patients with a diagnosis of AD were less likely to report disturbed sleep than those with a diagnosis of DE (p = 0.002). On multivariate analysis, sleep disturbance was significantly associated with greater severity of certain depressive symptoms: decreased appetite (p < 0.001) and psychomotor agitation (p = 0.009). Decreased appetite, younger age and single marital status were significantly associated with sleep disturbance in male patients, and decreased appetite and psychomotor agitation were significantly associated with sleep disturbance in female participants. Conclusions: This is the largest study to date which has examined sleep disturbance in adjustment disorder. Disturbance of sleep is a significant symptom in AD and may represent a potential target for treatment. With further research, patterns of sleep disturbance may be useful in differentiating AD from DE.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».