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Enregistrement W4394979487 · doi:10.1093/sleep/zsae067.0965

0965 Investigating Cardiac Autonomic Activity During Sleep in Individuals with Major Depression and Bipolar Disorder

2024· article· en· W4394979487 sur OpenAlexaffabout
Chloe Leveille, Mysa Saad, Daniel BRABANT, David H. Birnie, Elliott Kyung Lee, Alan B. Douglass, Georg Northoff, Katerina Nikolitch, Julie Carrier, Stuart Fogel, Caitlin Higginson, Tetyana Kendzerska, Rébecca Robillard

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalRoyal Ottawa Mental Health CentreCanadian Sleep & Circadian NetworkUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesResearch Grants Council, University Grants Committee
Mots-clésBipolar disorderDepression (economics)Sleep (system call)PsychologyMedicinePsychiatryMajor depressive disorderAutonomic nervous systemCardiologyClinical psychologyInternal medicineMoodHeart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Autonomic nervous system dysfunction and reduced heart rate variability (HRV) have been reported in individuals with mood disorders, a phenomenon likely to be influenced by sleep disturbances. Several studies have previously assessed HRV in individuals with major depression or bipolar disorder across the entire sleep period. This study investigated whether distinct heart rate (HR) and HRV profiles across wake, rapid eye movement (REM) sleep, and non-REM (NREM) sleep are linked to unipolar versus bipolar mood disorders in individuals with sleep complaints. Methods Polysomnographic data was retrospectively collated for 120 adult patients with sleep complaints and depressive symptoms referred to a specialized sleep clinic for sleep assessment [60 diagnosed with bipolar disorder (70% female, mean age= 43.4±11.6 years) and 60 age-matched cases diagnosed with a unipolar depressive disorder (68.3% female, mean age= 43.2±11.6 years)], and 60 age-matched healthy controls (68.3% female, mean age= 43.4±12.6 years). HR and time-based HRV parameters were computed on 30-second segments and averaged across the night for wake and sleep stages. Results Significant group by sleep stage interactions showed that the unipolar and bipolar groups had lower standard deviation of normal-to-normal intervals (SDNN) and vagal tone root mean square of successive R-R interval differences (RMSSD) compared to controls during NREM sleep ( p≤.001) and REM sleep (p≤.003), but not during wake (p>.050). The unipolar group had significantly higher heart rate than controls regardless of sleep stages (all, p≤ .042), while the bipolar group had higher heart rate than controls only during NREM 2 (p=.012) and NREM 3 (p=.009) sleep. These interactions persisted after excluding individuals taking antipsychotic, lithium, anticonvulsant, and cardiovascular medications. Conclusion While additional research is required to account for manic and euthymic states, as well as the impact of psychotropic and cardiac medications, and potential confounders like variations in body mass index, the present findings suggest that the sleep-based autonomic signature of depressive states differs across different types of mood disorders and could potentially inform the development of biomarkers and therapeutic targets. Support (if any) This project was supported by the Ottawa Region for Advanced Cardiovascular Research Excellence (ORACLE) funding program.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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