Relação entre alterações em parâmetros do sono REM e sintomas depressivos em uma amostra populacional (Episono – 4ª edição)
Data
2024-05-24
Autores
Kishi, Tamires Tiemi 
Orientadores
Pires, Gabriel Natan
Tipo
Dissertação de mestrado
Título da Revista
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Título de Volume
Resumo
Introdução: Estudos indicam que alterações de parâmetros de sono podem ser um fator preditivo para diversas patologias psiquiátricas como a depressão, ansiedade, estresse pós-traumático e uso de drogas de abuso. Indivíduos com sintomas depressivos exibem várias modificações no padrão de sono REM. Por esse motivo, alterações em parâmetros do sono REM podem refletir sintomatologia distinta em pacientes com depressão. Poucos estudos epidemiológicos realizam a análise das alterações da densidade de sono REM em pacientes depressivos. Portanto, torna-se importante uma investigação da distribuição e variação desse parâmetro em amostra populacional. Objetivo: O presente estudo analisou as alterações relacionadas ao sono REM em pessoas com sintomas de depressão em uma amostra populacional da cidade de São Paulo (EPISONO 4ª edição). Explorou-se as características da densidade de sono REM e as possíveis diferenças entre os métodos aplicados para mensuração desse parâmetro. Também se avaliou o uso de antidepressivos na cidade de São Paulo. Métodos: Este trabalho foi desenvolvido em duas etapas: A primeira abordou diferentes medidas da densidade de sono REM na população da cidade de São Paulo, enquanto a segunda etapa avaliou a relação dos parâmetros de sono REM com sintomas de depressão. Conduziu-se uma revisão de escopo com o objetivo de mapear a literatura para identificar e descrever os métodos de pontuação da densidade de sono REM aplicados. Posteriormente, modelos lineares generalizados (GzLM) foram utilizados para analisar possíveis associações entre alterações de parâmetros do sono REM e sintomas depressivos na amostra do EPISONO 4ª edição. Resultados: A revisão de escopo demonstrou que os métodos predominantes de mensuração da densidade de sono REM são de frequências relativas (eventos/tempo, 36 análises – 56,25%, 34 artigos – 59,65%). A medida de estimação de sono REM mais comum é a frequência de eventos de REM (32 análises – 50,00%, 29 artigos – 50,88%) e o denominador mais comum foi o tempo total de sono REM (29 análises – 45,31%, 29 artigos – 50,88%). Na segunda etapa, os dados populacionais de 2018 demonstraram que 23,3% da população autorrelata apresentar o transtorno depressivo. No entanto, somente 17,5% realizaram uma avaliação com médico especialista para obtenção do diagnóstico. Quanto aos sintomas depressivos, 24,6% da população geral apresenta sintomas depressivos de leve à moderado (independentemente do diagnóstico). Desses, 11,8% apresentam sintomas de moderado à grave. Nossos resultados corroboram com as evidências encontradas em estudos que associam o transtorno depressivo com um aumento da pressão de REM (que inclui diminuição da latência de sono REM, aumento da duração de sono REM e aumento da densidade de sono REM) em pacientes com depressão em comparação com controles saudáveis. Conclusão: Anomalias nos parâmetros do sono REM em pacientes depressivos têm sido replicados e vinculados à fisiopatologia e ao tratamento, principalmente diminuição da latência de sono REM e aumento da densidade de sono REM. Atualmente a densidade de sono REM é a medida do sono REM mais investigada como possível indicador sensível e confiável do estado clínico da depressão, apontando como um fator de risco para o surgimento da depressão e um preditor da resposta do paciente aos tratamentos. Os estudos demonstram que não há consistência nos métodos utilizados para calcular a densidade de sono REM na literatura. As inconsistências metodológicas e omissões entre os estudos limitam a comparabilidade e aplicabilidade clínica da densidade de sono REM. Constata-se a importância de que diretrizes futuras descrevam, discutam e incluam metodologias específicas para a pontuação da densidade de sono REM, para que possa ser implementada de forma consensual em serviços clínicos e de pesquisa. Em vista disso, além de aumentar a compreensão dos mecanismos de regulação e modo de funcionamento do estágio de sono REM, podemos compreender melhor os mecanismos neurobiológicos do transtorno depressivo e como se relacionam com o sono.
Introduction: Studies indicate that alterations in sleep parameters can be a predictive factor for various psychiatric pathologies such as depression, anxiety, posttraumatic stress disorder and the use of drugs of abuse. Individuals with depressive symptoms exhibit various changes in REM sleep parameters. For this reason, alterations in REM sleep parameters may reflect distinct symptomatology in patients with depression. Few epidemiological studies have analyzed changes in REM sleep density in depressed patients. It is therefore important to investigate the distribution and variation of this parameter in a population sample. Objective: This study analyzed REM sleeprelated changes in people with symptoms of depression in a populationbased sample from the city of São Paulo (EPISONO 4th edition). It explored the characteristics of REM sleep density and the possible differences between the methods used to measure this parameter. It also assessed the use of antidepressants in the city of São Paulo. Methods: This study was carried out in two stages: The first addressed different measures of REM sleep density in the population of the city of São Paulo, while the second stage evaluated the relationship of REM sleep parameters with symptoms of depression. A scoping review was conducted with the aim of mapping the literature to identify and describe the REM sleep density scoring methods applied. Subsequently, generalized linear models (GzLM) were used to analyze possible associations between changes in REM sleep parameters and depressive symptoms in the sample of the Epidemiological Study of Sleep in the City of São Paulo (4th edition). Results: The scoping review showed that the predominant methods of measuring REM sleep density are by means of relative frequencies (events/time, 36 analyses 56.25%, 34 articles 59.65%). The most common measure of REM sleep estimation is the frequency of REM events (32 analyses 50.00%, 29 articles 50.88%) and the most common denominator was total REM sleep time (29 analyses 45.31%, 29 articles 50.88%). In the second stage, population data showed that 23.3% of the population selfreported having a depressive disorder. However, only 17.5% had been assessed by a specialist doctor to obtain a diagnosis. As for depressive symptoms, 24.6% of the general population has mild to moderate depressive symptoms (regardless of diagnosis). Of these, 11.8% had moderate to severe symptoms. Our results corroborate the evidence found in studies associating depressive disorder with increased REM pressure (which includes decreased REM sleep latency, increased REM sleep duration and increased REM sleep density) in patients with depression compared to healthy controls. Conclusion: Anomalies in REM sleep parameters in depressed patients have been replicated and linked to pathophysiology and treatment, mainly decreased REM sleep latency and increased REM sleep density. REM sleep density is currently the most widely investigated measure of REM sleep as a possible sensitive and reliable indicator of the clinical state of depression, pointing to it as a risk factor for the onset of depression and a predictor of the patient's response to treatment. The studies show that there is no consistency in the methods used to calculate REM sleep density in the literature. Methodological inconsistencies and omissions between studies limit the comparability and clinical applicability of REM sleep density. It is important that future guidelines describe, discuss and include specific methodologies for scoring REM sleep density, so that it can be implemented in a consensual way in clinical and research services. By increasing the understanding of the mechanisms of regulation and functioning of the REM sleep stage, we can understand better the neurobiological mechanisms of depressive disorder and how it is related to sleep.
Introduction: Studies indicate that alterations in sleep parameters can be a predictive factor for various psychiatric pathologies such as depression, anxiety, posttraumatic stress disorder and the use of drugs of abuse. Individuals with depressive symptoms exhibit various changes in REM sleep parameters. For this reason, alterations in REM sleep parameters may reflect distinct symptomatology in patients with depression. Few epidemiological studies have analyzed changes in REM sleep density in depressed patients. It is therefore important to investigate the distribution and variation of this parameter in a population sample. Objective: This study analyzed REM sleeprelated changes in people with symptoms of depression in a populationbased sample from the city of São Paulo (EPISONO 4th edition). It explored the characteristics of REM sleep density and the possible differences between the methods used to measure this parameter. It also assessed the use of antidepressants in the city of São Paulo. Methods: This study was carried out in two stages: The first addressed different measures of REM sleep density in the population of the city of São Paulo, while the second stage evaluated the relationship of REM sleep parameters with symptoms of depression. A scoping review was conducted with the aim of mapping the literature to identify and describe the REM sleep density scoring methods applied. Subsequently, generalized linear models (GzLM) were used to analyze possible associations between changes in REM sleep parameters and depressive symptoms in the sample of the Epidemiological Study of Sleep in the City of São Paulo (4th edition). Results: The scoping review showed that the predominant methods of measuring REM sleep density are by means of relative frequencies (events/time, 36 analyses 56.25%, 34 articles 59.65%). The most common measure of REM sleep estimation is the frequency of REM events (32 analyses 50.00%, 29 articles 50.88%) and the most common denominator was total REM sleep time (29 analyses 45.31%, 29 articles 50.88%). In the second stage, population data showed that 23.3% of the population selfreported having a depressive disorder. However, only 17.5% had been assessed by a specialist doctor to obtain a diagnosis. As for depressive symptoms, 24.6% of the general population has mild to moderate depressive symptoms (regardless of diagnosis). Of these, 11.8% had moderate to severe symptoms. Our results corroborate the evidence found in studies associating depressive disorder with increased REM pressure (which includes decreased REM sleep latency, increased REM sleep duration and increased REM sleep density) in patients with depression compared to healthy controls. Conclusion: Anomalies in REM sleep parameters in depressed patients have been replicated and linked to pathophysiology and treatment, mainly decreased REM sleep latency and increased REM sleep density. REM sleep density is currently the most widely investigated measure of REM sleep as a possible sensitive and reliable indicator of the clinical state of depression, pointing to it as a risk factor for the onset of depression and a predictor of the patient's response to treatment. The studies show that there is no consistency in the methods used to calculate REM sleep density in the literature. Methodological inconsistencies and omissions between studies limit the comparability and clinical applicability of REM sleep density. It is important that future guidelines describe, discuss and include specific methodologies for scoring REM sleep density, so that it can be implemented in a consensual way in clinical and research services. By increasing the understanding of the mechanisms of regulation and functioning of the REM sleep stage, we can understand better the neurobiological mechanisms of depressive disorder and how it is related to sleep.
Descrição
Citação
KISHI, Tamires Tiemi. Relação entre alterações em parâmetros do sono REM e sintomas depressivos em uma amostra populacional (Episono – 4ª edição). 2024. 94 f. Dissertação (Mestrado em Psicobiologia) – Escola Paulista de Medicina, Universidade Federal de São Paulo, São Paulo, 2024.