Dream‐enactment behaviours during the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic: an international <scp>COVID</scp>‐19 sleep study
Notice bibliographique
Résumé
There has been increasing concern about the long-term impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) as evidenced by anecdotal case reports of acute-onset parkinsonism and the polysomnographic feature of increased rapid eye movement sleep electromyographic activity. This study aimed to determine the prevalence and correlates of dream-enactment behaviours, a hallmark of rapid eye movement sleep behaviour disorder, which is a prodrome of α-synucleinopathy. This online survey was conducted between May and August 2020 in 15 countries/regions targeting adult participants (aged ≥18 years) from the general population with a harmonised structured questionnaire on sleep patterns and disorders, COVID-19 diagnosis and symptoms. We assessed dream-enactment behaviours using the Rapid Eye Movement Sleep Behaviour Disorder Single-Question Screen with an additional question on their frequency. Among 26,539 respondents, 21,870 (82.2%) answered all items that were analysed in this study (mean [SD] age 41.6 [15.8] years; female sex 65.5%). The weighted prevalence of lifetime and weekly dream-enactment behaviours was 19.4% and 3.1% and were found to be 1.8- and 2.9-times higher in COVID-19-positive cases, respectively. Both lifetime and weekly dream-enactment behaviours were associated with young age, male sex, smoking, alcohol consumption, higher physical activity level, nightmares, COVID-19 diagnosis, olfactory impairment, obstructive sleep apnea symptoms, mood, and post-traumatic stress disorder features. Among COVID-19-positive cases, weekly dream-enactment behaviours were positively associated with the severity of COVID-19. Dream-enactment behaviours are common among the general population during the COVID-19 pandemic and further increase among patients with COVID-19. Further studies are needed to investigate the potential neurodegenerative effect of COVID-19.
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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 | 0,015 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».