Inactograms and objective sleep measures as means to capture subjective sleep problems in patients with a bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep problems are common in bipolar disorders (BDs). To objectively characterize these problems in BDs, further methodological development is needed to capture subjective insomnia. AIM: To test psychometric properties of the Athens Insomnia Scale (AIS), and associations with actigraphy-derived measures, applying modifications in actigraphy data processing to capture features of perturbed sleep in patients with a BD. METHODS: Seventy-four patients completed the AIS and the Quick Inventory of Depressive Symptomatology, self-report (QIDS-SR-16). Locomotor activity was continuously recorded by wrist actigraphy for ≥10 consecutive days. We computed the sleep onset/offset, the center of daily inactivity (CenDI), as a proxy for chronotype, and the degree of consolidation of daily inactivity (ConDI), as a proxy for sleep-wake rhythm strength. RESULTS: AIS showed good psychometric properties (Cronbach's alpha = 0.84; test-retest correlation = 0.84, P<.001). Subjective sleep problems correlated moderately with a later sleep phase (CenDI with AIS rho = 0.34, P = .003), lower consolidation (ConDI with AIS rho = -0.22, P = .05; with QIDS-SR-16 rho = -0.27, P = .019), later timing of sleep offset (with AIS rho = 0.49, P = ≤.001, with QIDS-SR-16 rho = 0.36, P = .002), and longer total sleep (with AIS rho = 0.29, P = .012, with QIDS-SR-16 rho = 0.41, P = ≤.001). While AIS was psychometrically more solid, correlations with objective sleep were more consistent across time for QIDS-SR-16. CONCLUSIONS: AIS and QIDS-SR-16 are suitable for clinical screening of sleep problems among patients with a BD. Subjective insomnia associated with objective measures. For clinical and research purposes, actigraphy and data visualization on inactograms are useful for accurate longitudinal characterization of sleep patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».