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Enregistrement W4387681011 · doi:10.7202/1106397ar

Évaluer la somnolence diurne auprès des adolescents : un incontournable pour mieux intervenir en santé mentale

2023· article· fr· W4387681011 sur OpenAlexaffvenue
Évelyne Touchette, Sabrina Servot, William Davidson-Urbain, Marie‐Hélène Pennestri, Roger Godbout, Jacques Montplaisir

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSomnolenceEpworth Sleepiness ScaleMedicineGynecologyPsychiatryPolysomnographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectifs La somnolence diurne des adolescents a des impacts négatifs sur la santé physique, cognitive et émotionnelle, engendrant des conséquences directes ou indirectes sur leur santé mentale. Cette recension vise à décrire les outils spécialisés pour évaluer la somnolence diurne chez les adolescents afin que les intervenants en santé mentale puissent dépister une variété de troubles de sommeil des plus rares comme la narcolepsie jusqu’aux troubles les plus fréquents comme le délai d’éveil-sommeil chez les adolescents. Méthode Les articles sélectionnés devaient inclure des adolescents âgés de 13 à 18 ans ou le mot-clé « adolescent* ». Les mots-clés utilisés pour la recherche étaient les suivants : « sleepiness test » AND « questionnaire* ». Les articles devaient être écrits en français ou en anglais et publiés jusqu’au 9 janvier 2023. Un total de 277 articles scientifiques a été recensé. Au final, 35 articles ont été sélectionnés dans Medline ( https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ ) rapportant des outils de mesure de somnolence auprès de la population adolescente. Résultats. Parmi les 35 articles, un total de 7 outils a été répertorié comme évaluant la somnolence diurne. Quatre outils subjectifs ont été recensés : 1) l’Epworth Sleepiness Scale for Children and Adolescents (ESS-CHAD) ; 2) le Pediatric Daytime Sleepiness Scale (PDSS) ; 3) le Cleveland Adolescent Sleepiness Questionnaire (CASQ) ; 4) French Sleepiness Scale for Adolescents (FSSA). Ces questionnaires autorapportés ont l’avantage d’être moins coûteux et sont utilisés par les intervenants en santé mentale contrairement aux outils objectifs. Trois outils objectifs ont été rapportés : 1) le test itératif de latence d’endormissement, Multiple Sleep Latency Test (MSLT) ; 2) le test de maintien de l’éveil, Maintenance Wakefulness Test (MWT) ; 3) le test de somnolence pupillographique (PST). Conclusion Étant donné que les adolescents ont une plus grande tolérance à résister à la pression au sommeil de fin de journée, ce qui leur offre une plus grande opportunité d’exposition à la lumière, ils sont plus à risque de souffrir de somnolence diurne, ce qui risque d’interférer avec leur santé mentale. Les professionnels de santé mentale se doivent de dépister systématiquement la somnolence diurne chez les adolescents à l’aide d’outils subjectifs. Il existe des outils fiables, traduits et validés en français comme le FSSA et l’ESS-CHAD pour mesurer la somnolence diurne chez les adolescents et les mauvaises habitudes associées au manque de sommeil. Lorsque l’on suspecte la présence de troubles de sommeil d’origine médicale, comme la narcolepsie, les troubles du sommeil liés à l’agitation motrice ou l’apnée du sommeil, c’est alors que l’investigation de nature objective (polysomnographie nocturne, MLST et MWT) doit se poursuivre en collaboration avec le médecin de l’adolescent.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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