Clinical association between current depressive symptoms and odds ratio product in US sleep centers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Odds Ratio Product (ORP) is a validated EEG-based measure of sleep depth, more sensitive than traditional metrics. While it has been studied in healthy individuals and those with sleep-wake disorders, its relevance in psychiatric conditions remains unclear. This study examined ORP during sleep and its association with depressive symptoms in a large cohort referred to multiple U.S. sleep centers. Methods: We retrospectively analyzed data from 829 adults (48.85% female; mean age 43.49 ± 13.74 years) enrolled in two multicenter studies. Each participant completed the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) and underwent overnight polysomnography (PSG), with ORP calculated from central EEG channels. Mean and standard deviation ORP values were derived for the full night and Wake, stages 1, 2, 3, and REM sleep. Associations between ORP metrics and depression severity (PHQ-9 total and PHQ-9 ≥10) were tested using linear and logistic regressions, adjusting for age and sex. Model fit was assessed with the Akaike Information Criterion (significance level α = 0.05). Results: Fixed-effects models outperformed mixed-effects models. Mean ORP during the full night and light sleep (stages 1 + 2) showed a significant U-shaped association with depression, indicating both high and low ORP values relate to greater depressive burden. In stage 3, higher mean ORP was linearly associated with more severe symptoms. Lower ORP variability across the night also correlated with higher depression scores. Conclusions: ORP shows potential as a non-invasive biomarker for depressive symptoms, with distinct associations depending on sleep depth. Integrating ORP into clinical PSG analyses could improve detection of depression-related sleep patterns.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».