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Enregistrement W3030057038 · doi:10.1093/sleep/zsaa056.278

0280 Change in Sleep Depth Across the Night as a Measure of Sleep Adequacy

2020· article· en· W3030057038 sur OpenAlexaff
Paula K. Schweitzer, Kara Griffin, Magdy Younes, J K Walsh

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNon-rapid eye movement sleepSleep restrictionMultiple Sleep Latency TestSleep (system call)Sleep StagesSlow-wave sleepAudiologyPsychologySleep onset latencyAnesthesiaSleep onsetMedicinePolysomnographySleep deprivationElectroencephalographyCircadian rhythmSleep disorderInternal medicinePsychiatryExcessive daytime sleepinessInsomniaApnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction It is well known that sleep becomes lighter towards the end of the night reflecting the reduction in homeostatic sleep pressure. We hypothesized that more adequate nocturnal sleep (i.e. sufficient quantity and quality for the individual) would result in a greater reduction in sleep depth across the night and would be reflected in decreased next-day sleep tendency. Methods In a secondary analysis of data from a study in which sleep depth was altered by sleep restriction combined with either placebo or gaboxadol (a delta-promoting drug) we correlated change across the night in two measures of sleep depth with next-day Multiple Sleep Latency Test (MSLT) latencies. Forty-one healthy subjects underwent 8 consecutive sleep studies; two baseline, four sleep restriction (5 hours) and two recovery nights. MSLT was performed following each baseline night and the last two restriction nights. Sleep depth in the first and last hours of NREM sleep was determined by two methods 1) Log delta spectral power; 2) The odds-ratio-product (ORP), a recently introduced continuous measure of sleep depth. The difference between initial and final values was calculated (ΔDelta, ΔORP). Post-restriction MSLT latency was correlated with baseline MSLT latency, ΔDelta, ΔORP, log delta power and ORP in the last hour, lost total sleep time and lost REM time. Results ΔDelta was -0.27 ±0.13 and ΔORP was 0.17 ±0.13, both changes reflecting lightening of sleep across the night. In both univariate and multivariate analysis only baseline MSLT latency (p < 0.001) and ΔORP (p < 0.01) were significantly and positively correlated with post-restriction MSLT latency. Conclusion The reduction in sleep depth across the night as measured by ORP, but not by delta power, is significantly correlated with reduced objective sleepiness following sleep restriction. ΔORP may be a useful index that reflects sleep adequacy during the night. Support None

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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