Do sleep variables predict mood in bipolar disorder: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Most people with bipolar disorder (BD) experience sleep disturbances across mood states and many identify sleep changes before both depressive and manic episodes. Nearly half of all patients have multiple relapses of BD and identifying early warning signs of relapse, such as sleep changes, could benefit both patients and clinicians as a preventive strategy. METHODS: A systematic search of the databases Embase, APA PsychINFO, and MEDLINE was performed to identify studies that investigated the relationship between sleep changes and mood in BD. The review was registered with PROSPERO (CRD42023405950) and followed the PRISMA guidelines. Results were categorised based on the identified relationship between sleep changes and mood, e.g. sleep and depression correlation, and these are synthesised narratively. The Newcastle-Ottawa scale was used to assess the risk of bias (RoB). RESULTS: The systematic literature search yielded 7159 records. 17 publications were included, describing 13 studies. Nine categories were identified describing the relationship between sleep and mood (e.g. sleep-mood correlations and comparing BD and HC on sleep duration). Regardless of sleep assessment (e.g. actigraphy), study duration or mood outcome, changes towards longer sleep, earlier onset and later wake-up were mostly followed by depressive mood, and vice versa for mania. 14 papers had a "fair" RoB rating. DISCUSSION: Changes in sleep patterns appear to precede predictable mood changes in BD and could be used as early warning signs for patients and clinicians. The main limitation of the study is the high heterogeneity between study results, preventing the conduction of a meta-analysis.
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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 | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».