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Enregistrement W4385296850 · doi:10.1101/2023.07.25.23293105

Methodological approach to sleep state misperception in insomnia disorder: comparison between multiple nights of actigraphy recordings and a single night of polysomnography recording

2023· preprint· en· W4385296850 sur OpenAlexafffund
Antonia Maltezos, Aurore A. Perrault, Nyissa A. Walsh, Emma-Maria Phillips, Kirsten Gong, Lukia Tarelli, Dylan Smith, Nathan Cross, Florence B. Pomares, Jean‐Philippe Gouin, Thien Thanh Dang‐Vu

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalConcordia UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchConcordia University
Mots-clésActigraphyPolysomnographySleep onset latencySleep onsetInsomniaPsychologySleep (system call)Sleep diaryAudiologyMedicinePsychiatryElectroencephalographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Rationale Sleep state misperception (SSM) represents the discrepancy between objectively recorded and subjectively perceived measures of sleep, including sleep onset latency (SOL), sleep duration (TST) and wake duration (WASO). The severity of SSM is higher in insomnia disorder (INS) compared to other populations. SSM is typically assessed in-lab during one night with polysomnographic (PSG) recording or at-home with actigraphy recordings over multiple days, both complemented by subjective sleep reports. Both methods of data collection have their specific strengths and weaknesses, and provide sleep measures that may differ, especially in individuals with sleep disorders. The extent to which the methods and environment of data collection impact measures of sleep misperception remains unclear. This study aimed at providing a comprehensive assessment of SSM in INS and good sleepers (GS) by comparing recordings performed for one night in-lab (PSG and night review) and during several nights at-home (actigraphy and sleep diaries). Methods Fifty-seven INS and 29 GS wore an actigraphy device and filled a sleep diary for two weeks at-home. They subsequently completed a PSG recording and filled a night review the next morning in-lab. Sleep perception index (subjective/objective × 100; in %) of SOL, WASO and TST were computed and compared between methods and groups. Results We found that GS and INS exhibit opposite patterns of sleep misperception. GS displayed a tendency to overestimate TST and WASO but correctly perceived SOL. The degree of misperception was similar across methods within the GS group. In contrast, INS underestimated their TST and overestimated their SOL both in-lab and at-home, yet the severity of misperception (i.e., degree of mismatch) of SOL was larger at-home than in-lab. Finally, INS overestimated WASO only in-lab while correctly perceiving it at-home. While only the degree of TST misperception was stable across methods in INS, misperception of SOL and WASO were dependent on the method used. Conclusions We found that GS and INS exhibit opposite patterns and severity of sleep misperception. While the degree of misperception in GS was similar across methods, we found that only sleep duration misperception was reliably detected by both in-lab and at-home methods in INS. Our results highlight that, when assessing sleep misperception in individuals with insomnia disorder, the method of data collection should be carefully considered in relation to the main sleep outcomes of interest.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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