Acceptabilité des traitements de l'insomnie utilisant la privation de sommeil
Bibliographic record
Abstract
Entre 30 et 40% des patients souffrant d’insomnie ne répondent pas aux interventions recommandées. Un obstacle aux traitements est le manque d’adhérence des patients, principalement causé par les délais avant de constater des résultats. Un nouveau traitement, le réentraînement intensif au sommeil, vise des résultats rapides, mais pourrait être exigeant pour les patients en raison de la privation de sommeil requise d’environ 40h. Afin d’explorer les effets transitoires des traitements utilisant la privation de sommeil sur les émotions et la somnolence des patients, 10 participants souffrant d’insomnie ont été randomisés dans trois conditions : le réentraînement intensif au sommeil, la privation de sommeil totale et la condition contrôle. Ils ont évalué leur somnolence et différentes émotions chaque heure, pendant une période de 21h. Une comparaison des scores moyens de chaque condition a révélé que le réentraînement intensif au sommeil et la privation de sommeil totale causent plus de somnolence que la condition contrôle, mais il n’y a pas de différence significative entre les deux premières conditions. De plus, aucune différence significative n'a été observée quant aux émotions négatives ressenties. Ces résultats sont encourageants pour l’acceptabilité du traitement étudié, puisque ses effets émotionnels ne sont pas plus intenses que les autres conditions.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".