Does Napping Enhance the Consolidation of Clinically Relevant Information? A Comparison of Individuals with Low and Elevated Depressive Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Sleep, both overnight and daytime naps, can facilitate the consolidation of declarative memories in healthy humans. However, it is unclear whether such beneficial effects of sleep occur in special populations, such as individuals with elevated neuropsychiatric symptoms, and if they apply to clinically relevant material that may have personal significance to those populations. METHODS: We examined memory retention over a 60-minute interval of wakefulness or nap opportunity in participants with low or elevated scores (≤13 and ≥21, respectively) on the Beck Depression Inventory-II (BDI-II). Memory for depression-related information was assessed by (a) free-recall of a video depicting a personal experience narrative of the impact of depression on cognition and workplace performance; and (b) a paired-associates task linking depression-related cognitive symptoms to appropriate coping strategies. RESULTS: The results showed no overall difference in recall between the nap and waking condition. However, across the full sample of participants, there were significant positive correlations between total sleep time and paired associates recall, and slow wave sleep (SWS) percentage and story free recall performance. Unexpectedly, participants with elevated BDI-II scores exhibited better free-recall performance compared to those with low scores. CONCLUSION: These results suggest that sleep, specifically SWS, may stabilize memories for clinically relevant information in populations with low and elevated depressive symptoms. The superior recall in participants with elevated-BDI scores may be related to the personal significance and stronger encoding of depression-related information. These observations raise the possibility that mnemonic deficits in depressed patients may be, at least in part, related to the type of information used to assess memory performance.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».