Napping and psychiatric disorders: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Napping is associated with adverse health outcomes in healthy adults. Given limited evidence in psychiatric disorders, this PRISMA-compliant review examined napping across various conditions, including studies on prevalence or clinically relevant outcomes related to disease course. Among the 8275 records identified from PubMed, Web of Science, and Cochrane Library, 40 were included. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, RoB 2.0, and ROBINS-I tools, by study design. Most studies concerned patients with depressive disorders, who often nap more frequently and longer than controls, with plausible differential impact across subpopulations. In some, like pregnant women, napping may represent a risk factor; in others, a negative prognostic marker. Fewer studies suggest napping benefits mood, well-being and memory. In bipolar disorder, napping appears prevalent and may increase the risk of depressive symptoms. Research on schizophrenia spectrum and anxiety disorders research is contradictory but generally shows higher napping prevalence versus controls, and links napping to increased anxiety risk in elderlies. Conversely, napping does not appear specifically associated with eating or neurodevelopmental disorders, although data on the latter remain scarce in adults. Overall, daytime napping is prevalent in most psychiatric disorders and may represent a risk and/or prognostic factor, deserving systematic clinical assessment.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».