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Enregistrement W2954235184 · doi:10.1016/j.neurol.2019.06.001

Geoclimatology and sleep in Africa: A mini-review

2019· review· en· W2954235184 sur OpenAlexfundno aff
Alain Buguet, R. Gati Ouonkoye, Pascal Bogui, Raymond Cespuglio

Notice bibliographique

RevueRevue Neurologique · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConnaught FundUNICEFAgence Universitaire de la FrancophonieCentre National de la Recherche ScientifiqueCentre International de Recherches Médicales de FrancevilleInstituut voor Tropische GeneeskundeWorld Health Organization
Mots-clésChronotypeEveningMorningMalariaPolysomnographyDry seasonSleep (system call)MedicineGeographyDemographyPsychiatryCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleeping habits and morningness-eveningness questionnaires (chronotype), and polysomnography (internal sleep organization) were proposed to healthy volunteers living under natural climates from different locations in West Africa (Niger, Côte d'Ivoire) and Central Africa (Angola, Congo). Under the Sahelian dry climate, 138 Niger medical students (130 had afternoon naps) completed 1792 sleep questionnaires during 7-day sessions in the cool-dry and hot-dry seasons. As everywhere else on Earth, daily sleep lasted 7 to 8hours. In Abidjan (hot-humid climate), 78 medical students reported shorter sleep time, because of course schedules. Also in Abidjan, 23 African sportsmen and Expatriate soldiers slept at night and in afternoon naps. They reported similar sleep amounts than Niger students. In Congo villages, during a 5-year human African trypanosomiasis (HAT) research campaign, 45 healthy volunteers expressed morning chronotypes. The 71 HAT patients shifted from the indifferent chronotype towards morningness type. Chronotyping such patients may help evaluating treatment efficacy on brain function alterations. French soldiers executing missions in Africa were typed for morningness-eveningness. Regarding malaria prophylaxis and mosquito control, morning chronotype was more compliant than evening type. Polysomnography demonstrated internal sleep organization differences in different geoclimatic zones. The Sahelian climate promoted N3 slow-wave sleep in Africans and Expatriates during both the cool-dry and hot-dry seasons, with higher amounts in the hot-dry season. Increasing heat load by physical exercise further augmented N3. Rapid-eye-movement R sleep was high compared with values from temperate and hot-humid climates. Supramaximal exercise triggered a surprising R stage increase in the hot-dry season. In Côte d'Ivoire, Caucasian and African volunteers fragmented their sleep, although internal sleep organization approached that of temperate climates. Sleep patterns were also similar in Angola high hills and on Congo River shores. Therefore, Africans and Caucasians living in Niger hot-dry Sahelian climate exhibited major differences with those exposed to hot-humid or temperate climates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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