Excessive Daytime Sleepiness Should Be Systematically Assessed in Individuals With Insomnia: A Population‐Based Study Employing a Virtual Agent‐Based Digital Tool
Notice bibliographique
Résumé
Insomnia and excessive daytime sleepiness (EDS) often co-occur, despite involving distinct physiological mechanisms. The KANOPÉE application, a fully autonomous virtual agent that collects sleep-related data and delivers personalised behavioural recommendations over a 17-day period, offers a unique opportunity to better understand this unexpected phenotype. Our primary aim was to characterise these 'sleepy insomniacs', and our secondary aim was to evaluate their response to this digital sleep intervention. Among 21,590 participants, individuals with an Epworth Sleepiness Scale score ≥ 11 and an Insomnia Severity Index score ≥ 15 were classified as 'sleepy insomniacs'. Comorbidities (i.e., obstructive sleep apnea syndrome, restless legs syndrome, depression, and sleep medication use) were first described and then excluded for further analyses. At baseline, 4843 (47.9%) of the 10,114 participants with insomnia also reported EDS and were categorised as 'sleepy insomniacs'. Half of this subgroup reported at least one comorbidity, with depression being the most common. After excluding participants with comorbidities, 3239 individuals (44.3%) remained in the 'sleepy insomniacs' category. These individuals were more likely to experience middle or late insomnia symptoms compared to those with insomnia without EDS but responded similarly to the digital sleep intervention. In conclusion, EDS is highly prevalent among individuals with insomnia symptoms. While comorbidities, particularly depression, explained the co-occurrence in approximately half of the sample, a substantial proportion of participants without comorbidities also exhibited this unexpected phenotype. The association with specific insomnia subtypes highlights the need for further investigation. Notably, a 17-day digital sleep intervention proved effective in treating 'sleepy insomniacs'.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».