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Record W3210198241 · doi:10.51656/psycause.v11i2.51359

Acceptabilité des traitements de l'insomnie utilisant la privation de sommeil

2021· article· fr· W3210198241 on OpenAlexaffvenue
Charles Rochette, Léandre Lavoie-Hudon, Erik Celikovic, Jacques Le Bouthillier, Charles Morin

Bibliographic record

VenuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicSleep and related disorders
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPrivationHumanitiesMedicineGynecologySleep deprivationArtCircadian rhythmInternal medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.160
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.300
Teacher spread0.268 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
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