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Enregistrement W2988137749 · doi:10.1111/eip.12898

Sleep disturbances in youth at‐risk for serious mental illness

2019· article· en· W2988137749 sur OpenAlexaff
Jacqueline Stowkowy, Kali Brummitt, Dominique Bonneville, Benjamin A. Goldstein, JianLi Wang, Sidney H. Kennedy, Signe Bray, Catherine Lebel, Glenda MacQueen, Jean Addington

Notice bibliographique

RevueEarly Intervention in Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's HospitalHealth Sciences CentreUniversity Health NetworkUniversity of TorontoHotchkiss Brain InstituteUniversity of OttawaOntario Brain InstituteMental Health Research CanadaChild, Adolescent and Family Mental HealthUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental illnessAsymptomaticPsychiatrySleep (system call)Pittsburgh Sleep Quality IndexPsychologySleep disorderMedicineDistressClinical psychologyMental healthCognitionSleep qualityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To investigate sleep behaviours of youth at-risk for serious mental illness (SMI). METHODS: This study included 243 youth, ages 12 to 25:42 healthy controls, 41 asymptomatic youth at-risk for mental illness (stage 0); 53 help-seeking youth experiencing distress (stage 1a) and 107 youth with attenuated syndromes (stage 1b). The Pittsburgh Sleep Quality Index was used to assess sleep dysfunction. RESULTS: Stage 1b individuals indicated the greatest deficit in global sleep dysfunction (F = 26.18, P < .0001). Stages 1a and 1b reported significantly worse subjective sleep quality, a longer sleep latency, increased use of sleep medications as well as greater daytime dysfunction compared to the asymptomatic groups. CONCLUSION: Research investigating sleep behaviours of youth considered to be at-risk for SMI is limited. This study provides early evidence that sleep disturbances are worse for individuals considered to be at higher risk of illness development.

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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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