Hyperactivation et bouffées de chaleur
Bibliographic record
Abstract
Cette étude s’intéresse à l’implication de l’hyperactivation cognitive et somatique et des bouffées de chaleur dans l’insomnie pendant la transition ménopausique. La présente étude inclut 12 femmes (50,75 ± 9,30 ans) en périménopause ou en début de postménopause souffrant d’insomnie. Cette dernière peut être présente depuis plus de trois ans avant la transition ménopausique (prémorbide) ou depuis moins de trois ans après le début de la transition ménopausique (récente). Les participantes ont répondu à des questionnaires évaluant la sévérité de l’insomnie, l’hyperactivation et la fréquence des bouffées de chaleur. Une association significative a été observée entre le niveau d’hyperactivation et la sévérité de l’insomnie. Aucune association significative n’a été observée entre la fréquence subjective des bouffées de chaleur et la sévérité de l’insomnie ainsi qu’entre les bouffées de chaleur et l’hyperactivation. De plus, aucune différence significative n’a été observée entre les femmes avec insomnie récente et les femmes avec insomnie prémorbide sur les deux composantes d’hyperactivation (somatique, cognitive). Les résultats ont permis de partiellement valider l’implication de l’hyperactivation dans l’insomnie chez une population de femmes en transition ménopausique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".