Sleep and circadian disruption in bipolar disorders: From psychopathology to digital phenotyping in clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
Sleep and biological rhythms are integral to mood regulation across the lifespan, particularly in bipolar disorder (BD), where alterations in sleep phase, structure, and duration occur in all mood states. These disruptions are linked to poorer quality of life, heightened suicide risk, impaired cognitive function, and increased relapse rates. This review highlights the pathophysiology of sleep disturbances in BD and aims to consolidate understanding and clinical applications of these phenomena. It also summarizes the evolution of sleep and biological rhythms assessment methods, including ecological momentary assessment (EMA) and digital phenotyping. It underscores the importance of recognizing circadian rhythm involvement in mood regulation, suggesting potential therapeutic targets. Future research directions include elucidating circadian clock gene mechanisms, understanding environmental impacts on circadian rhythms, and investigating the bidirectional relationship between sleep disturbances and mood regulation in BD. Standardizing assessment methods and addressing privacy concerns related to EMA technology and digital phenotyping are essential for advancing research. Collaborative efforts are crucial for enhancing clinical applicability and understanding the broader implications of biological rhythms in BD diagnosis and treatment. Overall, recognizing the significance of sleep and biological rhythms in BD offers promise for improved outcomes through targeted interventions and a deeper understanding of the disorder's underlying mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».