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Enregistrement W3008083488 · doi:10.3390/brainsci10020112

Hyperarousal Is Associated with Socioemotional Processing in Individuals with Insomnia Symptoms and Good Sleepers

2020· article· en· W3008083488 sur OpenAlexafffund
Reuben D. M. Howlett, Kari A. Lustig, Kevin J. MacDonald, Kimberly A. Côté

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesBrock University
Mots-clésSocioemotional selectivity theoryInsomniaPsychologyPolysomnographyAudiologySleep (system call)Developmental psychologyClinical psychologyPsychiatryElectroencephalographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite complaints of difficulties in waking socioemotional functioning by individuals with insomnia, only a few studies have investigated emotion processing performance in this group. Additionally, the role of sleep in socioemotional processing has not been investigated extensively nor using quantitative measures of sleep. Individuals with insomnia symptoms (n = 14) and healthy good sleepers (n = 15) completed two nights of at-home polysomnography, followed by an afternoon of in-lab performance testing on tasks measuring the processing of emotional facial expressions. The insomnia group self-reported less total sleep time, but no other group differences in sleep or task performance were observed. Greater beta EEG power throughout the night was associated with higher intensity ratings of happy, fearful and sad faces for individuals with insomnia, yet blunted sensitivity and lower accuracy for good sleepers. Thus, the presence of hyperarousal differentially impacted socioemotional processing of faces in individuals with insomnia symptoms and good sleepers.

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 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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