The Future of Parasomnias
Notice bibliographique
Résumé
Parasomnias are abnormal behaviours or mental experiences during sleep or the sleep-wake transition. As disorders of arousal (DOA) or REM sleep behaviour disorder (RBD) can be difficult to capture in the sleep laboratory and may need to be diagnosed in large communities, new home diagnostic devices are being developed, including actigraphy, EEG headbands, as well as 2D infrared and 3D time of flight home cameras (often with automatic analysis). Traditional video-polysomnographic diagnostic criteria for RBD and DOA are becoming more accurate, and deep learning methods are beginning to accurately classify abnormal polysomnographic signals in these disorders. Big data from vast collections of clinical, cognitive, brain imaging, DNA and polysomnography data have provided new information on the factors that are associated with parasomnia and, in the case of RBD, may predict the individual risk of conversion to an overt neurodegenerative disease. Dream engineering, including targeted reactivation of memory during sleep, combined with image repetition therapy and lucid dreaming, is helping to alleviate nightmares in patients. On a political level, RBD has brought together specialists in abnormal movements and sleep neurologists, and research into nightmares and sleep-wake dissociations has brought together sleep and consciousness scientists.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».