The Interconnection of Rett Syndrome and Sleep Disturbances: a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Sleep disturbances are included in supportive Rett syndrome diagnostic criteria as they are highly prevalent in patients with Rett syndrome, however, the link between Rett syndrome and sleep has not been well established (Shelton & Malow 2021). A large study that included 320 families with a child with Rett syndrome reported that 80% of patients experience sleep disturbances. The most common was night screaming and laughing, reported in 49% and 77% of patients, respectively (Wong et al 2015). Other disturbances include insomnia, arousal and movement disorders, gastrointestinal dysfunction, seizures, and sleep disordered breathing (Tarquinio et al 2018). Patients with Rett syndrome have been found to have decreased sleep efficacy and more frequent nighttime awakenings, altered REM and deep sleep, and abnormal gross and twitch movements due to hyper-arousability and hyper-motor restlessness (Ramirez et al 2020). The use of medication as a primary treatment was associated with only 1.7% reduction in reported sleep disturbances in patients with Rett syndrome (Wong et al 2015). The objectives of this scoping review are 1) to investigate the literature on sleep disturbances experienced by patients with Rett syndrome in order to better inform our understanding of how Rett syndrome affects sleep architecture, 2) identify the tools used to assess sleep as a primary or secondary outcome, and 3) determine the effects on sleep of interventions used to treat symptoms of Rett syndrome or sleep disturbances.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».