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Enregistrement W4406580402 · doi:10.1016/j.sleep.2025.01.015

Association of early-onset psychiatric disorders with REM sleep behavior disorder – A retrospective study

2025· article· en· W4406580402 sur OpenAlexaff
Aditii Makwana, Helen S. Driver, Garima Shukla

Notice bibliographique

RevueSleep Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssociation (psychology)PsychiatryMedicineRetrospective cohort studyREM sleep behavior disorderSleep (system call)PsychologyPolysomnographyElectroencephalographyInternal medicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: REM sleep behaviour disorder (RBD) is a known predictor of the subsequent development of neurodegenerative diseases, particularly Parkinson's disease and other alpha synucleinopathies. RBD has also been found to be common among children with other psychiatric disorders such as anxiety, depression, and ADHD. OBJECTIVE: This retrospective study aims to analyze the prevalence of early-onset psychiatric disorders among patients referred for RBD to our sleep laboratory. Our hypothesis is that early-onset psychiatric disorders are more common in patients with polysomnographically confirmed RBD. METHODS: A retrospective chart review was performed through the Kingston Health Sciences Centre (KHSC) Sleep Laboratory. Data collection involved gathering information regarding the patient's sleep study, psychiatric diagnoses and/or symptoms, mental health medication history and any neurodegenerative conditions noted in hospital clinical notes. RESULTS: Patients referred for and polysomnographically confirmed RBD were more likely to have presented with symptoms, or received a clinical diagnosis, of an early-onset psychiatric disorder at 32 % compared to the obstructive sleep apnea (OSA) control group at 3 %. CONCLUSIONS: History of early-onset psychiatric disorders is more common among patients referred as RBD compared to a control group of patients with OSA. Future studies are required to confirm the validity and replicability of this finding.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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