Évaluer la somnolence diurne auprès des adolescents : un incontournable pour mieux intervenir en santé mentale
Bibliographic record
Abstract
Objectifs La somnolence diurne des adolescents a des impacts négatifs sur la santé physique, cognitive et émotionnelle, engendrant des conséquences directes ou indirectes sur leur santé mentale. Cette recension vise à décrire les outils spécialisés pour évaluer la somnolence diurne chez les adolescents afin que les intervenants en santé mentale puissent dépister une variété de troubles de sommeil des plus rares comme la narcolepsie jusqu’aux troubles les plus fréquents comme le délai d’éveil-sommeil chez les adolescents. Méthode Les articles sélectionnés devaient inclure des adolescents âgés de 13 à 18 ans ou le mot-clé « adolescent* ». Les mots-clés utilisés pour la recherche étaient les suivants : « sleepiness test » AND « questionnaire* ». Les articles devaient être écrits en français ou en anglais et publiés jusqu’au 9 janvier 2023. Un total de 277 articles scientifiques a été recensé. Au final, 35 articles ont été sélectionnés dans Medline ( https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ ) rapportant des outils de mesure de somnolence auprès de la population adolescente. Résultats. Parmi les 35 articles, un total de 7 outils a été répertorié comme évaluant la somnolence diurne. Quatre outils subjectifs ont été recensés : 1) l’Epworth Sleepiness Scale for Children and Adolescents (ESS-CHAD) ; 2) le Pediatric Daytime Sleepiness Scale (PDSS) ; 3) le Cleveland Adolescent Sleepiness Questionnaire (CASQ) ; 4) French Sleepiness Scale for Adolescents (FSSA). Ces questionnaires autorapportés ont l’avantage d’être moins coûteux et sont utilisés par les intervenants en santé mentale contrairement aux outils objectifs. Trois outils objectifs ont été rapportés : 1) le test itératif de latence d’endormissement, Multiple Sleep Latency Test (MSLT) ; 2) le test de maintien de l’éveil, Maintenance Wakefulness Test (MWT) ; 3) le test de somnolence pupillographique (PST). Conclusion Étant donné que les adolescents ont une plus grande tolérance à résister à la pression au sommeil de fin de journée, ce qui leur offre une plus grande opportunité d’exposition à la lumière, ils sont plus à risque de souffrir de somnolence diurne, ce qui risque d’interférer avec leur santé mentale. Les professionnels de santé mentale se doivent de dépister systématiquement la somnolence diurne chez les adolescents à l’aide d’outils subjectifs. Il existe des outils fiables, traduits et validés en français comme le FSSA et l’ESS-CHAD pour mesurer la somnolence diurne chez les adolescents et les mauvaises habitudes associées au manque de sommeil. Lorsque l’on suspecte la présence de troubles de sommeil d’origine médicale, comme la narcolepsie, les troubles du sommeil liés à l’agitation motrice ou l’apnée du sommeil, c’est alors que l’investigation de nature objective (polysomnographie nocturne, MLST et MWT) doit se poursuivre en collaboration avec le médecin de l’adolescent.
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 | 0.011 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".