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Enregistrement W4416427849 · doi:10.1016/j.sleep.2025.108679

Altered sleep EEG spectral dynamics across the menstrual cycle in premenstrual dysphoric disorder

2025· article· en· W4416427849 sur OpenAlexafffund
Christophe Moderie, Philippe Boudreau, Rafael Pérez Medina Carballo, Diane B. Boivin

Notice bibliographique

RevueSleep Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenstrual Health and Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPremenstrual dysphoric disorderMenstrual cycleInsomniaSleep (system call)ElectroencephalographyMechanism (biology)Sleep spindleDynamics (music)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Premenstrual Dysphoric Disorder (PMDD) is frequently associated with luteal-phase (LP) insomnia. Although the mechanisms underlying insomnia remain unclear, prior evidence suggests paradoxically increased N3 sleep in PMDD across the menstrual cycle. This study investigated potential alterations in sleep microarchitecture in women with PMDD. METHODS: Six women diagnosed with PMDD (32.0 ± 5.7years), along with five healthy controls (30.4 ± 8.2 years) completed polysomnographic sleep recordings (PSGs) every third night throughout one menstrual cycle. EEG spectral analysis (C3-A2) was performed on NREM sleep using Fast Fourier Transform with a 4-s Hamming window and 50 % overlap, and a sleep spindle detector was used. Within-group changes were reported relative to the follicular phase (set at 100 %), and between-group differences relative to controls (set at 100 %), with 95 % confidence intervals for significance. Mixed-model ANOVA was used for spindles parameters. Correlations examined the relationships among EEG frequency bands, core body temperature (Tcore), urinary 6-sulfatoxymelatonin (aMT6), and self-reported mood and sleep quality. RESULTS: Relative to their FP, the PMDD group showed decreased theta and increased spindle frequency activity (SFA) in the LP. Between-group comparisons indicated higher SFA (∼60 %) and spindle density in PMDD across both phases, as well as lower slow wave activity (SWA; ∼40 %). Moreover, SWA correlated with aMT6 and subjective sleep quality, while elevated SFA was associated with Tcore and mood symptoms. CONCLUSIONS: This study revealed alterations in sleep microarchitecture in PMDD, particularly regarding spindle activity and SWA. The previously observed increase in N3 sleep may reflect a compensatory mechanism in response to disrupted homeostatic processes, warranting further investigation into targeted interventions for insomnia in PMDD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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