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Enregistrement W2960768585

Characteristics of Cardiorespiratory Function During Sleep Related to Depression and Antidepressant Medication Use

2019· dissertation· en· W2960768585 sur OpenAlexfundno aff
Mysa Saad

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésCardiorespiratory fitnessAntidepressantDepression (economics)Antidepressant medicationSleep (system call)MedicinePsychologyPsychiatryAnesthesiaPhysical therapyAnxietyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through a series of original research articles, this thesis explores the characteristics of autonomic cardiac regulation and respiratory function during sleep in association with depression and antidepressant medication use and validates a novel diagnostic biomarker of depression. Cardiorespiratory dysfunction during sleep may contribute to the increased risk of developing cardiovascular disease amongst individuals with depression. Sleep represents a unique physiological state shielded from many external confounding factors and may be a more relevant window to observe the effects of depression on cardiorespiratory function. In a first study, we found that depression was associated with abnormal autonomic modulation of cardiac activity during sleep. Specifically, depression was associated with reduced heart rate variability compared to healthy controls, and this difference was most prominent during sleep as compared to wake, which may indicate impairments in the parasympathetic modulation of the cardiac sinoatrial node. Secondly, we validated a machine-learning algorithm that uses patterns of heart rate during sleep to identify depression. This algorithm was found to have 79.9% classification accuracy, based on the differences in autonomic modulation associated with distinct mental states. The algorithm was highly generalizable across different depression subgroups and thus may be useful as an adjunct diagnostic tool. Finally, we found that the use of antidepressants, particularly serotonergic agents, was associated with worse sleep-related respiratory disturbances compared to non-medicated individuals with depression and those using non-serotonergic antidepressants. We proposed that depression-related alterations in serotonin receptor expression and binding may shape the response of the respiratory system to the use of serotonergic agents. Considering the high comorbidity between depression and sleep-related breathing disturbances and their impact on cardiovascular health, this has great clinical implications for the management of depression. Taken together, these results show that depression is associated with several sleep-related abnormalities in terms of cardiorespiratory function, which may represent a valid biomarker of depression.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,261 · 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'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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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