0807 Central Disorders of Hypersomnolence in Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Central disorders of hypersomnia (CDH), characterized by excessive daytime sleepiness, frequently overlap with major depressive disorder (MDD), complicating diagnosis and treatment. Understanding the prevalence of CDH in MDD is crucial for enhancing diagnostic accuracy and optimizing treatment strategies. This systematic review and meta-analysis aimed to estimate the pooled prevalence of CDH in MDD patients and explore variations based on demographic, geographic, and methodological factors. Methods A comprehensive search of PubMed, Embase, Cochrane Library, PsycINFO, and CINAHL was conducted to identify observational studies reporting CDH prevalence in MDD patients. Eligible studies were assessed for quality using the Newcastle-Ottawa Scale. Data were extracted systematically, and a random-effects model was employed to calculate pooled prevalence and explore heterogeneity. Subgroup analyses were conducted by age, gender, diagnostic criteria, geographic region, and study type. Publication bias was evaluated using funnel plots and Egger’s test, with trim-and-fill adjustments applied. Results Twelve studies met inclusion criteria, comprising a total of 71,633 MDD patients. The pooled prevalence of CDH was 20.23% (95% CI: 7.31%–44.93%), increasing to 30.17% (95% CI: 18.24%–42.09%) after accounting for publication bias. Subgroup analyses revealed the highest prevalence among adolescents (34.2%, 95% CI: 24.1%–44.3%), followed by adults (23.5%, 95% CI: 15.0%–32.0%), and older adults (10.3%, 95% CI: 4.5%–16.1%). Gender-based analyses indicated slightly higher prevalence among males (31.8%, 95% CI: 19.2%–47.8%) compared to females (30.5%, 95% CI: 15.9%–50.6%), although overlapping confidence intervals suggest these differences are not statistically significant. Geographic variations showed the highest rates in Asia (24.7%, 95% CI: 16.4%–33.0%) and Europe (21.8%, 95% CI: 13.1%–30.5%). Diagnostic criteria analysis revealed slightly higher prevalence in studies using DSM-V (22.7%, 95% CI: 14.1%–31.3%) compared to DSM-IV (19.5%, 95% CI: 12.0%–27.0%). Funnel plots indicated potential publication bias, and sensitivity analyses confirmed the robustness of the findings. Conclusion CDH is highly prevalent in MDD patients, with significant variations across demographic and methodological subgroups. These findings underscore the importance of routine sleep assessments in MDD management and highlight the need for integrated diagnostic and treatment approaches. Future research should focus on elucidating causal relationships and addressing gaps in underrepresented populations to improve care for patients with comorbid CDH and MDD. Support (if any)
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».