Dreaming in patients with epilepsy: a cross‐sectional cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsy impacts cognition during wakefulness. As epileptic activity is present and even augmented during sleep, epilepsy could also influence sleep-related cognitive processes. However, whether epilepsy modulates sleep-related experiences like dreaming remains poorly known. Here, we prospectively investigated the characteristics and determinants of dreaming in patients with epilepsy. Consecutive adult patients with epilepsy and no major cognitive deficit were recruited in an epilepsy outpatient clinic. They completed a questionnaire about their dreams, sleep and epilepsy over the past year. Medical data on epilepsy characteristics were gathered from the medical file. A generalised linear model was used to explore the determinants of dream recall frequency (DRF). We included 300 patients, with a mean (standard deviation [SD]) age of 40.4 (13.4) years and 51.3% female; 28.6% had more than one seizure/month, and 34.7% already had seizures during sleep. Patients recalled dreams on an average of 1.6 (1.5) days/week and 11% had one or more nightmare/week. Younger age, higher number of nocturnal awakenings, and lower seizures frequency predicted a higher DRF. In patients with focal epilepsy (65.3%), the localisation of the epileptic focus in the parieto-occipital area was negatively associated with DRF. Regarding dream content, 34.0% of patients reported having already dreamt about epilepsy. Dreams of seizures were associated with sleep-related seizures (p = 0.034) and dreams of epilepsy were associated with nightmare frequency (p = 0.004). Our results show that patients with epilepsy share several determinants of DRF (age, awakenings, role of the parieto-occipital area) with healthy subjects. In addition, epilepsy-related factors (seizure frequency, focus localisation) also impact DRF. Investigating dreams in patients with epilepsy can provide information on their epilepsy and their sleep.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».