Ограничения по усн в 2019 году: лимиты на 2019 год в таблице

Содержание

нормы и их практическая реализация

Выбрать журналАктуальные вопросы бухгалтерского учета и налогообложенияАктуальные вопросы бухгалтерского учета и налогообложения: учет в сельском хозяйствеБухгалтер Крыма: учет в унитарных предприятияхБухгалтер Крыма: учет в сельском хозяйствеБухгалтер КрымаАптека: бухгалтерский учет и налогообложениеЖилищно-коммунальное хозяйство: бухгалтерский учет и налогообложениеНалог на прибыльНДС: проблемы и решенияОплата труда: бухгалтерский учет и налогообложениеСтроительство: акты и комментарии для бухгалтераСтроительство: бухгалтерский учет и налогообложениеТуристические и гостиничные услуги: бухгалтерский учет и налогообложениеУпрощенная система налогообложения: бухгалтерский учет и налогообложениеУслуги связи: бухгалтерский учет и налогообложениеОплата труда в государственном (муниципальном) учреждении: бухгалтерский учет и налогообложениеАвтономные учреждения: акты и комментарии для бухгалтераАвтономные учреждения: бухгалтерский учет и налогообложениеБюджетные организации: акты и комментарии для бухгалтераБюджетные организации: бухгалтерский учет и налогообложениеКазенные учреждения: акты и комментарии для бухгалтераКазенные учреждения: бухгалтерский учет и налогообложениеОплата труда в государственном (муниципальном) учреждении: акты и комментарии для бухгалтераОтдел кадров государственного (муниципального) учрежденияРазъяснения органов исполнительной власти по ведению финансово-хозяйственной деятельности в бюджетной сфереРевизии и проверки финансово-хозяйственной деятельности государственных (муниципальных) учрежденийРуководитель автономного учрежденияРуководитель бюджетной организацииСиловые министерства и ведомства: бухгалтерский учет и налогообложениеУчреждения здравоохранения: бухгалтерский учет и налогообложениеУчреждения культуры и искусства: бухгалтерский учет и налогообложениеУчреждения образования: бухгалтерский учет и налогообложениеУчреждения физической культуры и спорта: бухгалтерский учет и налогообложение

20192020

НомерЛюбой

Электронная версия

Ограничения на применение УСН по численности работников

Ограничение по численности касается как организаций, так и индивидуальных предпринимателей.

Для перехода на «упрощенку» количество работающих в организации или у индивидуального предпринимателя не должно превышать 100 человек (подп. 15 п. 3 ст. 346.12 Налогового кодекса РФ).

С 2021 года компания или ИП могут платить УСН, если превысят лимит численности — на 30 работников. Такие правила были прописаны Федеральным законом от 31.07.2020 № 266-ФЗ. То есть те, у кого численность будет от 100 до 130 работников, сохраняют право на спецрежим. Но в этом случае придется платить налог на упрощенке по повышенным ставкам.

Для объекта «доходы» повышенная ставка составляет 8 процентов. Компании, которые применяют объект «доходы минус расходы», будут считать налог по ставке 20 процентов.

Новые ставки нужно применять с того квартала, в котором численность составит более 100 работников.

Для перехода и работы на упрощенной системе налогообложения средняя численность работников определяется в соответствии с порядком, установленным Росстатом (Приказ от 27.11.2019 N 711).

В среднюю численность работников включаются:

  • среднесписочная численность работников;
  • средняя численность внешних совместителей;
  • средняя численность работников, выполняющих работу по договорам гражданско-правового характера.

При этом в среднесписочную (и, соответственно, в среднюю) численность не включаются работники, находившиеся в отпусках по беременности и родам, в отпусках в связи с усыновлением новорожденного ребенка непосредственно из родильного дома, а также в отпуске по уходу за ребенком.

При переходе на УСН для расчета средней численности работников предприятия используются данные о списочной численности работников за период с января по сентябрь года, в котором налогоплательщик подает заявление о переходе на упрощенную систему налогообложения.

Для этого работодатель ведет ежедневный учет списочной численности работников. Среднесписочная численность работников рассчитывается за определенный отрезок времени (например, за отчетный или налоговый период) на основании списочной численности (с некоторыми исключениями).

Как считать предпринимателю численность при совмещении УСН и патента

При совмещении упрощенной системы налогообложения и патента ИП вправе иметь наемных работников, средняя численность которых в течение налогового периода не превышает 100 человек. Но при этом средняя численность сотрудников по всем видам «патентной» деятельности не должна превышать 15 человек.

Э.С. МИТЮКОВА, генеральный директор ООО «Академия успешного бизнеса»

Как работает упрощенная система налогообложения в Беларуси — Российская газета

Бизнес

Как применяется упрощенная система налогообложения?

«Планирую перенести часть бизнеса в Беларусь. Возможно ли применить упрощенную систему налогообложения?» Герман, Брянская область.

По статистике, каждый второй предприниматель или предприятие в Беларуси к 1 января 2019 года применяли упрощенную систему налогообложения. Это более 210 тысяч субъектов хозяйствования — около 65 тысяч фирм и компаний (каждая третья) — и почти 146 тысяч индивидуальных предпринимателей (60,4%). Система привлекает простотой исчисления налога. Ставка налога умножается на сумму валовой выручки. Учета расходов не требуется. Микроорганизации могут вообще не вести бухгалтерский учет и не составлять бухгалтерскую отчетность, они используют книгу учета доходов и расходов. Ставки налога с 2013 года не меняются: 5% — для неплательщиков НДС и 3% — для плательщиков НДС.

При определенных условиях один налог по упрощенной системе заменяет сразу пять: налог на прибыль, НДС, налог на недвижимость, экологический налог и сбор с заготовителей. За последние восемь лет количество плательщиков налога при УСН возросло в два раза.

Игра

Когда в Беларуси появятся онлайн-казино?

«Слышал, что в Беларуси с 1 апреля вступил в силу указ, который легализовал онлайн-казино. Что изменилось? Хотелось бы узнать подробности». Максим, Москва.

Да, действительно, с 1 апреля действуют основные положения Указа от 7 августа 2018 года № 305 «О совершенствовании правового регулирования игорного бизнеса».

Организаторам азартных игр дали возможность создавать виртуальные казино, но только после получения специального разрешения — лицензии. Пока онлайн-казино в Беларуси нет, однако граждане страны могут играть на зарубежных сайтах. Через 2 года доступ к иностранным онлайн-казино будет ограничен. Увеличен и возрастной ценз: теперь в игорные заведения, в том числе и виртуальные, пускают с 21 года, а не с 18 лет.

Кстати, лицензии на ведение игорного бизнеса в Беларуси получили 106 юрлиц. Всего в Беларуси 391 игорное заведение, в том числе 27 казино, 176 залов игровых автоматов и 188 букмекерских контор. В 2018 году сумма поступлений в бюджет составила 47,3 млн белорусских рубля.

В стране действует механизм ограничения в посещении игорных заведений и участии в азартных играх. В отношении заядлых игроманов его применяют по решению самого игрока или суда. Такой же механизм будет действовать и в виртуальных игорных заведениях. Сейчас ограничения действуют для 17,5 тысячи человек.

Хотите знать больше о Союзном государстве? Подписывайтесь на наши новости в социальных сетях.

ЖК «Балканы» от застройщика «Лидер Групп» в Санкт-Петербурге и Ленинградской области

Компания «Лидер Групп» возвела новый дом комфорт-класса во Фрунзенском районе, недалеко от ст. метро «Купчино», по адресу: Будапештская ул., 102.

Название жилого комплекса – «Балканы» – отражает традиционный подход к топонимике района, многие улицы которого носят имена европейских столиц, других географических названий Южной Европы. Ассоциации, навевающие мечты о южном полуострове, призваны вдохнуть в будущую жизнь дома частичку солнца, тепла и радости. Название жилого комплекса проникнуто позитивом и энергией солнечных Балкан.

Проект отвечает всем стандартам комфорт-класса: подземный паркинг, куда жители дома могут спуститься на лифте прямо из жилой части, система видеонаблюдения, служба консьержей, огороженная территория комплекса, ландшафтное благоустройство двора с зонами отдыха и детскими площадками.

Увеличенные оконные проемы во всех квартирах качественно улучшают внутреннее пространство, наполняют его дополнительным светом и объемом. Коллекторная система разводки отопления в доме предусматривает скрытые в полу трубы, что облегчит работы по дизайну и ремонту квартиры.

Экологичные материалы, самые актуальные инженерные системы и решения, качественная жилая среда, где каждый квадратный метр работает на максимальный комфорт жителей – ключевые особенности нового комплекса.

ЖК «Балканы» удобно расположен в самом «сердце» Фрунзенского района, в окружении всей необходимой для жизни инфраструктуры. Всего в 5 минутах ходьбы, на пересечении улиц Бухарестской и Я. Гашека расположена станция метро «Дунайская». За 15 минут можно дойти до Балканской площади, где находится станция метро «Купчино», а также ряд крупных торгово-развлекательных центров.

Может быть, Вам польстит, что в разные годы Вашими соседями по району могли быть Дмитрий Медведев, Эдита Пьеха, Григорий Перельман, Дмитрий Нагиев. Возможно, в будущем соседством с Вами будут гордиться потомки.

Когнитивно-поведенческая терапия бессонницы (КПТ-I)

Жизнь с бессонницей может быть проблемой. К счастью, существуют эффективные методы лечения, которые могут помочь людям быстрее засыпать, дольше спать и чувствовать себя более отдохнувшими в течение дня.

Когнитивно-поведенческая терапия бессонницы (CBT-I или CBTI) — это краткий, структурированный и основанный на фактических данных подход к борьбе с неприятными симптомами бессонницы.

Как работает CBT-I?

CBT-I фокусируется на изучении связи между тем, как мы думаем, тем, что мы делаем, и тем, как мы спим.Во время лечения обученный провайдер КПТ-I помогает определить мысли, чувства и поведение, которые способствуют возникновению симптомов бессонницы.

Мысли и чувства о сне исследуются и проверяются, чтобы убедиться, что они верны, а поведение исследуется, чтобы определить, способствуют ли они засыпанию. Затем поставщик разъясняет или переосмысливает заблуждения и проблемы таким образом, чтобы это было более благоприятным для спокойного сна.

Лечение часто занимает от 6 до 8 сеансов, хотя продолжительность может варьироваться в зависимости от потребностей человека.Лечение может длиться всего два сеанса, если его проводит врач первичной медико-санитарной помощи.

CBT-I часто называют многокомпонентным лечением, поскольку оно сочетает в себе несколько различных подходов. Сеансы могут включать когнитивные, поведенческие и образовательные компоненты.

  • Когнитивные вмешательства: Когнитивная реструктуризация пытается изменить неточные или бесполезные мысли о сне.
  • Поведенческие вмешательства: Тренировка релаксации, контроль стимулов и ограничение сна способствуют расслаблению и помогают выработать здоровые привычки сна.
  • Психообразовательные вмешательства: Предоставление информации о связи между мыслями, чувствами, поведением и сном занимает центральное место в КПТ-I.

Порядок и поток каждого компонента может варьироваться в зависимости от подхода поставщика и индивидуальных потребностей каждого человека. Вот несколько общих техник, используемых в CBT-I.

Когнитивная реструктуризация

У людей с бессонницей неточные или дисфункциональные мысли о сне могут привести к поведению, затрудняющему сон, которое затем усиливает дисфункциональные мысли.

Например, предыдущий опыт бессонницы может привести к беспокойству по поводу засыпания. Это беспокойство может привести к тому, что вы будете слишком долго лежать в постели, пытаясь заставить уснуть. Как беспокойство, так и чрезмерное времяпрепровождение в постели могут затруднить засыпание и сон. Это может стать неприятным ночным циклом, который бывает трудно сломать.

Когнитивная реструктуризация начинает разрывать этот круг, выявляя, оспаривая и изменяя мысли и убеждения, которые способствуют бессоннице.Общие мысли и убеждения, которые могут быть затронуты во время лечения, включают беспокойство по поводу прошлого опыта бессонницы, нереалистичные ожидания относительно времени и качества сна, а также беспокойство по поводу дневной усталости или других последствий недосыпания.

Неточные мысли выявляются, оспариваются и изменяются с помощью квалифицированного специалиста, который может помочь в их более объективной оценке. Домашнее задание часто назначается, чтобы дать время попрактиковаться в этих навыках между занятиями.

Контроль стимула

Многие люди, страдающие бессонницей, начинают бояться своей спальни, ассоциируя ее с бодрствованием и разочарованием.Они также могут связывать свою спальню с привычками, которые затрудняют сон, например с едой, просмотром телевизора или использованием мобильного телефона или компьютера. Управление стимулами пытается изменить эти ассоциации, превращая спальню в место для спокойного сна.

Во время лечения кровать используется только для сна и секса. Клиентов просят вставать с постели, когда трудно заснуть или когда они лежат без сна более 10 минут, и возвращаться в постель только тогда, когда они снова устанут.Клиентам рекомендуется устанавливать будильник на одно и то же время каждое утро, и им не рекомендуется спать днем.

Ограничение и сжатие сна


Люди с бессонницей часто проводят слишком много времени в постели без сна. Ограничение сна ограничивает время, проведенное в постели, чтобы восстановить постоянный график сна.

Этот метод предназначен для усиления влечения ко сну и может временно повысить дневную усталость. Он не рекомендуется людям с определенными заболеваниями, которые могут ухудшиться из-за потери сна, например биполярным расстройством и судорогами.

Ограничение сна начинается с вычисления общего времени, проведенного во сне в течение обычной ночи, с использованием дневника сна. Затем корректируют время в постели, чтобы отразить это количество плюс 30 минут.

Например, если человек пытается спать 8 часов в сутки, но получает только 5 часов, он начинает с корректировки времени отхода ко сну, чтобы провести в постели 5 часов 30 минут. Как только человек проводит большую часть своего времени в постели во сне, он может постепенно увеличивать свое время в постели.

Сжатие сна — это немного другой и более щадящий подход, который часто используется у пожилых людей.Вместо того, чтобы немедленно сокращать время в постели до количества сна, которое они получают за обычную ночь, время в постели постепенно сокращается до тех пор, пока оно не приблизится к тому времени, которое они фактически проводят во сне.

Тренировка релаксации

Техники релаксации могут помочь уменьшить гоночные мысли и напряжение, которые часто сопровождают лежание в постели без сна. Эти методы могут усилить естественную реакцию организма на расслабление, что полезно для тела и разума.

Лучшие техники релаксации — это те, которые можно разумно включить в распорядок дня человека.Вот несколько техник релаксации, которые обычно преподают в CBT-I:

  • Дыхательные упражнения : В CBT-I можно обучать многим различным дыхательным упражнениям. Эти упражнения обычно включают медленные глубокие вдохи. Исследования показали, что целенаправленное дыхание может увеличить частоту сердечных сокращений и дыхание, а также уменьшить чувство тревоги, гнева и депрессии.
  • Прогрессивная мышечная релаксация (PMR) : PMR — это метод, который включает в себя напряжение и расслабление различных групп мышц.Эти техники можно комбинировать с дыхательными упражнениями или управляемыми образами.
  • Аутогенная тренировка : этот метод регулирует фокусировку на разных частях тела и замечает определенные ощущения. Человек может сосредоточиться на таких ощущениях, как тяжесть, тепло или расслабление.
  • Биологическая обратная связь : Биологическая обратная связь использует технологию для отслеживания определенных процессов в организме, таких как мозговые волны, частота сердечных сокращений, дыхание и температура тела. Используя информацию, предоставляемую электронными устройствами, люди могут научиться лучше контролировать эти процессы.
  • Гипноз : управляемый или самогипноз при бессоннице включает в себя обучение расслаблению при получении вербального или невербального сигнала.
  • Медитация : Обучение концентрации внимания с помощью медитации продемонстрировало множество преимуществ для здоровья, включая снижение стресса, беспокойства и усиление релаксации. Медитация также может включать практики, сочетающие сосредоточенное внимание с движением, такие как йога и тай-чи.

Психологическое образование

Информирование клиентов о важности хорошей гигиены сна является ключевым компонентом КПТ-I.Хорошая гигиена сна включает в себя усиление практики, которая поощряет и поддерживает сон, при уменьшении или устранении тех, которые мешают спать.

Некоторые темы, которые могут быть затронуты, — это влияние диеты, физических упражнений и условий сна на засыпание и сон.

Домашнее задание

CBT-I — это совместный процесс, и навыки, полученные на занятиях, требуют практики. Домашняя работа — распространенный компонент лечения.

Назначения в перерывах между сессиями могут включать ведение дневника сна, отработку вопросов, связанных с автоматическими мыслями или убеждениями, когда они возникают, и улучшение практики гигиены сна.

Эффективна ли CBT-I?

Когда эти методы используются вместе в качестве многокомпонентной КПТ-I, от 70% до 80% пациентов с первичной бессонницей испытывают улучшения. Преимущества включают меньшее время для засыпания, больше времени на сон и меньшее просыпание во время сна. Результаты часто сохраняются с течением времени.

Американский колледж врачей рекомендует, чтобы все взрослые пациенты получали КПТ-I в качестве подхода первой линии. У некоторых пациентов КПТ-I более эффективна, чем лекарства.Это лечение также показало свою эффективность в группах с особенно высоким риском бессонницы, таких как беременные люди, люди с посттравматическим стрессовым расстройством (ПТСР) и люди, страдающие бессонницей после лечения рака.

КПТ-I считается эффективным при многих типах бессонницы, даже показывая потенциальные преимущества для людей с кратковременной бессонницей. Это означает, что КПТ-I может быть полезен при лечении симптомов бессонницы, даже если они не соответствуют критериям хронической бессонницы.

Хотя это лечение продемонстрировало впечатляющую эффективность при лечении бессонницы, оно не всегда работает сразу. Чтобы изучить и применить на практике навыки, полученные в процессе лечения, может потребоваться время. Некоторые методы, такие как контроль стимулов и ограничение сна, часто помогают медленно корректировать привычки сна. Некоторым людям полезно отслеживать свой прогресс с течением времени, чтобы увидеть небольшие улучшения, которые могут побудить их продолжить лечение.

Если только КПТ-I не помогает улучшить симптомы бессонницы, Американский колледж врачей рекомендует обсудить с врачом риски и преимущества использования снотворных вместе с КПТ-I.

Есть ли риски CBT-I?

Для того, чтобы CBT-I была эффективной, важно быть открытым для противостояния бесполезным мыслям и поведению. Хотя риск лечения, скорее всего, невелик (10), временами оно может быть неудобным. Говорить о болезненных переживаниях, мыслях и чувствах может быть сложно и может вызвать временный стресс и дискомфорт.

Работа со специалистом, прошедшим обучение в области CBT-I, может помочь минимизировать риски этого лечения, поскольку они обучены предлагать поддержку и инструменты для преодоления временных проблем или неудач.

Кто предоставляет CBT-I?

CBT-I часто предоставляется врачом, консультантом, терапевтом или психиатром, прошедшим подготовку в этой форме лечения. Практикующих с опытом CBT-I можно найти в профессиональных организациях, таких как Общество поведенческой медицины сна и Американский совет медицины сна.

К сожалению, из-за повсеместной потребности в этом лечении не хватает профессионалов CBT-I для удовлетворения текущего спроса. В ответ исследователи разработали новые способы предложения CBT-I, такие как цифровые, групповые форматы и форматы самопомощи.

Цифровой CBT-I

Несколько цифровых приложений CBT-I (иногда называемых dCBT-I или dCBT) были разработаны для того, чтобы адаптироваться к этой тенденции, снизить стоимость лечения и предложить преимущества CBT-I более широкой аудитории. Департамент по делам ветеранов предлагает собственное приложение под названием CBT-I Coach, которое подходит как ветеранам, так и ветеранам.

Интернет-ресурсы и приложения для смартфонов, предлагающие dCBT-I, различаются в зависимости от нескольких факторов, включая их цель и объем участия, который они требуют от поставщика.Некоторые ресурсы просто предлагают поддержку, в то время как люди работают с обученным поставщиком CBT-I лично, в то время как другие полностью автоматизированы и не требуют участия врача. Другие ресурсы и приложения представляют собой сочетание двух, позволяя людям работать с заранее установленной программой и регулярно общаться с профессионалом по электронной почте или телефону.

Digital CBT-I эффективен при лечении бессонницы у детей, подростков и взрослых. Улучшение симптомов бессонницы от dCBT-I похоже на индивидуальные подходы, хотя только несколько исследований напрямую сравнивали эти разные подходы.

Советы при бессоннице

Изучение положительных привычек сна — основная часть КПТ-I. Рекомендации по адаптации лучше всего делать с помощью врача или поставщика CBT-I. А пока вот несколько основных правил гигиены сна, которые могут оказаться полезными для любого, кто борется со сном.

  • Соблюдайте график сна. Регулярный, предсказуемый график сна может помочь вашему телу поддерживать ритм и облегчить засыпание. Сюда также входят выходные, когда часто можно забыть о важности сна.
  • Не лежите в постели без сна. Если вы не можете заснуть, встаньте с постели и найдите чем-нибудь расслабляющее, пока снова не почувствуете усталость.
  • Создайте распорядок дня на ночь: дайте себе достаточно времени, чтобы подготовиться ко сну. Выключите электронику пораньше и найдите расслабляющие занятия, которые помогут расслабиться перед сном.
  • Рассмотрите дневные занятия: действительно важно то, что вы делаете в течение дня. Даже небольшое количество упражнений может помочь вам лучше спать. Также старайтесь избегать приема пищи, алкоголя и кофеина перед сном.
  • Была ли эта статья полезной?
  • Да Нет

Лечение хронической бессонницы у женщин в постменопаузе: рандомизированное клиническое испытание, сравнивающее когнитивно-поведенческую терапию бессонницы, терапию ограничения сна и просвещение по гигиене сна

Задачи исследования: Бессонница — основная причина инвалидности у женщин в постменопаузе.Многокомпонентная когнитивно-поведенческая терапия бессонницы (CBTI) является лечением первой линии при хронической бессоннице, но мало подтверждений ее эффективности при лечении бессонницы, связанной с менопаузой. В настоящем исследовании оценивалось, является ли CBTI эффективным лечением хронической бессонницы, связанной с менопаузой, и является ли терапия ограничения сна (SRT) — единственный компонент CBTI — столь же эффективной по сравнению с CBTI.

Методы: В одноцентровом рандомизированном контролируемом исследовании 150 женщин в постменопаузе (56.44 ± 5,64 года) с хроническим расстройством бессонницы по DSM-5, связанным с менопаузой, были рандомизированы по трем условиям лечения: просвещение по вопросам гигиены сна (SHE), SRT или CBTI. Слепые оценки проводились на исходном уровне, после лечения и через 6 месяцев после лечения. Индекс тяжести бессонницы (ISI) и дневники сна служили в качестве первичных результатов.

Результаты: От исходного уровня до постобработки ISI снизился 7.70 баллов в группе CBTI (p <0,001), 6,56 балла в группе SRT (p <0,001) и 1,12 балла в группе SHE (p = 0,01). Хотя средняя продолжительность сна увеличилась во всех группах к 6 месяцам наблюдения, пациенты CBTI получили на 40-43 минуты больше ночного сна, чем те, кто получал SHE или SRT. Частота ремиссии в группах CBTI (54% -84%) и SRT (38% -57%) была выше, чем у пациентов с SHE (4% -33%) после лечения и 6 месяцев наблюдения. Пациенты с CBTI, как правило, имели более высокую вероятность ремиссии, чем пациенты с SRT.

Выводы: CBTI и SRT эффективно лечат бессонницу, связанную с менопаузой, и превосходят SHE. Реакция на CBTI и SRT аналогична, но CBTI превосходит SRT в улучшении поддержания сна, что может увеличить вероятность ремиссии. Название клинического исследования: Поведенческое лечение менопаузальной бессонницы: сон и дневные исходы. URL: Clinicaltrials.gov. Регистрация: NCT01933295.

Ограничение сна на несколько ночей ухудшает долгосрочное удержание фактических знаний у подростков

Abstract

Цель

Депривация сна связана с повышенным забыванием декларативных воспоминаний. Ограничение сна в течение нескольких ночей подряд преобладает у подростков, но остаются вопросы относительно того, ухудшает ли этот режим сна память на материал, который обычно изучается в классе, и временную динамику удержания после нескольких дней.

Методы

Подросткам в возрасте 15–18 лет (n = 29) давали возможность спать по 5 часов каждую ночь в течение 5 ночей подряд (группа с ограничением сна; SR), имитируя школьную неделю с недостаточным количеством сна. После четвертой ночи ограничения участники узнали подробные факты о различных видах членистоногих за 6-часовой период. Удержание оценивали через 30 минут и 3 дня после обучения и сравнивали с контрольной группой (n = 30), у которой была возможность спать 9 часов каждую ночь исследования.Подмножество участников (SR, n = 14; контроль, n = 22) прошли тест-сюрприз через 42 дня после обучения.

Результаты

Память была значительно нарушена в группе SR по сравнению с контрольной группой, при этом на 26% увеличилось забвение на 30-минутном тесте ( t (57) = 2,54, p = 0,014, d =. 66), 34% в тесте на 3 день ( t (57) = 2,65, p = 0,010, d = 0,69) и 65% на тесте 42 дня ( t (34) = 3,22, п. =.003, д = 1,17). Бдительность также значительно снизилась после 4 ночей ограниченного сна ( p <0,05), но не коррелировала значимо с памятью ( p > 0,05).

Заключение

Долгосрочное удержание учебного материала значительно ухудшается, когда подростки учатся после ограничения сна, что подчеркивает важность сохранения хороших привычек сна для оптимизации обучения.

Ключевые слова

Ограничение сна

Депривация сна

Декларативная память

Долговременная память

Обучение

Кодирование

Consolidation

Подростки

Рекомендуемые статьи для подростков

Здоровье и здоровье

, 2019 г. Медицина.Опубликовано Elsevier Inc.

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Терапия ограничения сна, как она работает.

Недавние исследования показывают, что бессонница поражает до 40% взрослых и может быть хронической у 22% населения . Это означает, что многие люди спят фрагментированно и некачественно.

Из-за того, насколько важен сон для общего здоровья, неудивительно, что плохой сон может привести к таким вещам, как:

  • Снижение производительности при выполнении ряда задач, таких как вождение или работа,
  • Общий психологический дистресс,
  • Обострение депрессивных или тревожных чувств.

С такими симптомами многие люди пытаются лучше спать с помощью повышенного потребления алкоголя, лекарств по рецепту или безрецептурных средств .

Хотя эти стратегии могут работать в краткосрочной перспективе, они не являются постоянными решениями и имеют свои собственные проблемы, то есть побочные эффекты и риск зависимости.

Что было бы лучше, так это долгосрочный немедикаментозный подход, адаптированный к каждому отдельному пациенту.

Один из наиболее эффективных нефармакологических методов улучшения сна с течением времени называется терапией ограничения сна и обычно предлагается как часть программы КПТ при бессоннице (КПТ).Давайте посмотрим, что это такое.

Теория, лежащая в основе терапии с ограничением сна

Терапия с ограничением сна основана на идее о том, что время, когда человек с бессонницей бодрствует в постели, приводит к формированию отрицательного набора убеждений относительно того, как заснуть (например, что они никогда не смогут уснуть). чтобы заснуть, или что их сон «нарушен») и что , имея эти убеждения, затрудняют засыпание и сон.

Это связано с тем, что больной ложится спать, опасаясь того времени, которое они проведут, лежа без сна, оказавшись там, а это значит, что он:

  • Не сможет заснуть из-за возникшего беспокойства
  • Будут укреплены их негативные представления о собственном сне.

Этот «паттерн беспокойства» затрудняет засыпание, делает их более беспокойными, что, в свою очередь, затрудняет засыпание и так далее. Обращение к этим убеждениям может помочь избавиться от бессонницы.

Умышленно ограничивая время в постели и вызывая легкое недосыпание, происходят две вещи:

  • Человек с бессонницей быстрее засыпает в постели, потому что лишение сна приводит к более глубокому сну и более быстрому засыпанию ,
  • Высококачественный сон, который в результате дает возможность бросить вызов негативным убеждениям, связанным со сном.

В конечном итоге это приводит к изменению мышления, при котором укладывание спать больше не ассоциируется с борьбой за засыпание .

Как это работает на практике

Поскольку терапия ограничения сна назначается по-разному в зависимости от индивидуальных обстоятельств , то, как именно выглядит лечение, будет зависеть от ряда вещей, например:

  • возраст человека,
  • ранее существовавших заболеваний,
  • история лекарств,
  • выбор образа жизни и другие факторы.

Следовательно, важно работать с хорошим терапевтом по сну лично или через Интернет , используя такую ​​услугу, как Sleepstation, чтобы получить наилучший результат.

Шаги для начала терапии ограничения сна обычно следуют следующей последовательности:

  • Будет проведено клиническое собеседование, чтобы узнать, может ли вам помочь ограничивающая сон терапия.

  • Затем вам будет предложено заполнить дневник сна за несколько недель, содержащий оценки:

    • время, в течение которого вы действительно спали,
    • общая продолжительность нахождения в постели,
    • нарушение сна
    • любые действия, которые могут вызвать проблемы со сном, например пить кофе или пользоваться мобильным телефоном перед сном.
  • На основе этой информации терапевт устанавливает общее время, разрешенное в постели (обычно среднее время, в течение которого вы действительно спите, и не менее 5 часов в сутки, чтобы предотвратить чрезмерную усталость .

Установленное время дня для того, чтобы ложиться спать и вставать с постели, зависит от типа бессонницы, которую вы проявляете:

  • Если у вас проблемы с засыпанием, вероятно, будет рекомендовано более позднее время отхода ко сну.
  • Если вы можете легко заснуть, но просыпаетесь слишком рано, время отхода ко сну не изменится, но будет установлено более раннее время, чтобы встать с постели .

Затем вы следуете графику до тех пор, пока вы и терапевт не придете к согласию, что время, проведенное во сне, постоянно увеличивается по сравнению с общим временем, проведенным вами в постели. На этом этапе будет разрешено больше времени в постели.

После того, как вы встали с постели в течение дня, вам не следует ложиться, спать или ложиться спать до следующего запланированного времени отхода ко сну.

На протяжении всего процесса вы будете регулярно контролироваться, чтобы можно было легко вносить изменения в график сна.Лечение обычно завершается в течение нескольких месяцев.

Первые несколько недель

Учитывая довольно резкие изменения в привычках сна, которых требует терапия ограничения сна, вероятно, первые несколько недель терапии ограничения сна будут для вас несколько трудными.

Вы можете испытывать дневную сонливость, снижение бдительности, нарушение настроения и ухудшение работы или общения. . Если вы испытываете дневную сонливость, не садитесь за руль и не работайте с механизмами.

Хотя некоторые из этих эффектов могут быть связаны с вашей бессонницей в большей степени, чем с лечением , мы понимаем, что они могут быть довольно обескураживающими.

Следовательно, важно иметь доступную поддержку в течение курса терапии ограничения сна.

Вот почему мы в Sleepstation предоставляем доступ к команде тренеров по сну и терапевтов. Наша команда может предоставить перспективу и мотивацию, чтобы увидеть вас через и , чтобы помочь определить способы сделать терапию ограничения сна более совместимой с вашим образом жизни.

Какие преимущества?

В отличие от курса снотворного, улучшение сна после курса терапии ограничения сна сохраняется в течение нескольких месяцев после лечения, при этом исследования сообщают о последовательном увеличении времени нахождения в постели во сне и меньшем количестве пробуждений в постели .

После тяжелого начального периода многие люди сообщают, что их отношение ко сну и отходу ко сну изменилось из-за длительного улучшения сна, вызванного терапией ограничения сна .

Возможно, неудивительно, что сканирование мозга некоторых страдающих бессонницей, прошедших терапию ограничения сна, показывает активность мозга , которая ближе к активности хорошо спящих в глубоком сне , что позволяет предположить, что продолжительность улучшенных эффектов сна может быть снижена до некоторой степени. физиологические изменения.

Кроме того, пациенты, прошедшие терапию ограничения сна, сообщают об улучшении настроения, уменьшении дневной усталости, меньшем беспокойстве по поводу сна и склонности к дневному сну по сравнению с тем, когда они не получали лечения .

Что наиболее важно, терапия ограничения сна может быть успешно реализована как часть более широкого спектра нефармакологических методов лечения для самых разных людей.

Сюда входят люди, которые несколько лет жили с бессонницей , люди со сложными психическими расстройствами и пожилые люди .

Итак, независимо от того, насколько тяжелыми могут быть ваши индивидуальные обстоятельства, если у вас бессонница, ограничивающая сон терапия как часть курса CBTi, скорее всего, вам поможет.

Вкратце:

  • До 40% взрослых страдают бессонницей.
  • Считается, что отрицательные представления о сне и нахождении в постели усугубляют бессонницу.
  • Ограничение сна можно использовать, чтобы бросить вызов этим убеждениям, улучшив качество сна.
  • Это разрывает связь между негативными убеждениями и плохим сном, что приводит к длительным улучшениям сна.
  • Ограничение сна может применяться при бессоннице у самых разных людей.

Если вы хотите, чтобы мы разработали для вас индивидуальный план сна и поддержали вас в эти тяжелые первые несколько недель ограничивающей терапии, вы можете записаться сегодня. Просто ответьте на несколько коротких вопросов, чтобы узнать, какой пакет лучше всего подходит для вас.

Список литературы

границ | Влияние хронического ограничения сна на функциональную сеть мозга, выявленное с помощью теории графов

Введение

Люди проводят во сне примерно треть своей жизни.Хотя сон был предметом исследований на протяжении сотен лет, нейробиологические основы сна, особенно лишение сна, остаются в некоторой степени неуловимыми (Kaufmann et al., 2016). Дефицит сна приводит к различным состояниям здоровья, таким как сердечно-сосудистые заболевания, ожирение, диабет, дисфункция иммунной системы и многие когнитивные и эмоциональные нарушения (Rogers, 2003; Goel et al., 2009; Gamaldo et al., 2012; Tobaldini et al., 2017; Реутракул, Ван Каутер, 2018). Хотя недостаток сна может повредить все органы человеческого тела, его влияние на центральную нервную систему оказывается наиболее серьезным (Cirelli and Tononi, 2008).На основании нейровизуализационных исследований последствия потери сна для негативных и позитивных эмоций, памяти и внимания, а также обучения гиппокампа стали предметом большого интереса для многих исследователей (Krause et al., 2017).

Лишение сна вызывает изменения настроения при негативной эмоциональной оценке, включая раздражительность, эмоциональную неустойчивость, агрессию, тревогу (Dinges et al., 1997; Anderson and Platten, 2011; Kamphuis et al., 2012; Minkel et al., 2012), и суицидальные мысли и поведение (Joiner, 2007; Stubbs et al., 2016). Эмоциональные эффекты дефицита сна связаны не только с повышенной реактивностью на негативные стимулы, но и с изменением паттернов реакции на стимулы, вызывающие удовольствие (Gujar et al., 2011). Более того, полноценный сон имеет решающее значение для консолидации памяти (Walker and Stickgold, 2004), а сон играет важную роль в подготовке мозга к формированию новых воспоминаний (Yoo et al., 2007). Недосыпание за одну ночь может повлиять на производительность гиппокампа при кодировании эпизодической памяти — эффект, связанный с измененными паттернами связи в сетях бдительности таламуса и ствола мозга (Yoo et al., 2007). Помимо воздействия на эмоциональные функции и функции памяти, недостаток сна сильно влияет на бдительное внимание (Lim and Dinges, 2008). В связи с этим была выявлена ​​уязвимость сетей внимания и значимости к острому тотальному недосыпанию в форме снижения активности и изменения функциональной связности в этих сетях (Ma et al., 2015).

Функциональная МРТ (фМРТ) — это мощный неинвазивный метод визуализации, который измеряет гемодинамические колебания как показатель нейронной активности (Logothetis, 2002).Лучшее понимание нейрофизиологических механизмов, лежащих в основе нарушений сна, может быть получено путем выявления функциональных изменений связности. Исследования недосыпания с помощью фМРТ в первую очередь сосредоточены на данных о состоянии покоя. Например, Shao et al. (2014) сообщили о снижении функциональной связи в состоянии покоя между миндалевидным телом и исполнительными органами управления (например, дорсолатеральной префронтальной, передней поясной извилиной и нижней лобной частью) после 36 часов полного лишения сна (Shao et al., 2014). Повышенная функциональная связь между дорсальной связкой и дорсолатеральной префронтальной корой была продемонстрирована в другом эксперименте (Bosch et al., 2013), в котором участники спали с 3:06 утра (± 1: 36 ч) до 6:48 утра (± 2). : 48 ч). Более того, лишение сна приводит к уменьшению профилей подключения в сети режима по умолчанию (DMN) и снижению антикоррелированной активности между DMN и сетью положительных задач, как в состоянии покоя, так и во время задач визуального внимания. Эти данные свидетельствуют о том, что высокоинтегрированные (или сегрегированные) области мозга становятся менее интегрированными (или сегрегированными) во время потери сна (Sämann et al., 2010; Де Хавас и др., 2012; Йео и др., 2015).

Сетевой анализ на основе графов обеспечивает структуру, которая может использоваться для определения топологической организации коннектома человеческого мозга посредством вычисления ряда локальных и глобальных характеристик, таких как компактность, коэффициент кластеризации, характерная длина пути, модульная структура и т. Д. степень центральности и ассортативность мозговых сетей (Bullmore, Sporns, 2009, 2012; He and Evans, 2010; Meunier et al., 2010; Rubinov, Sporns, 2010; van den Heuvel and Sporns, 2013; Farahani et al., 2019). Парадигма маленького мира представляет особый интерес для характеристики организации человеческого мозга, поскольку она поддерживает эффективное разделение и интеграцию информации по областям мозга с низкими затратами на энергию и проводку и подходит для изучения сложной динамики мозга (Watts and Strogatz, 1998). Недавние исследования показали, что локальные и глобальные измерения сетей мозга претерпевают топологические изменения при различных неврологических расстройствах (Xia and He, 2011; Fornito et al., 2012; Filippi et al., 2013; Дай и Хе, 2014; Стам, 2014; Форнито и Буллмор, 2015; Гонг и Хэ, 2015; Abós et al., 2017; Fleischer et al., 2017; Ходжати и др., 2017; Джалили, 2017; Мири Аштиани и др., 2018).

Большинство предыдущих исследований, в которых теория графов применялась для отслеживания изменений мозговой активности, основаны на фМРТ в состоянии покоя (Farahani et al., 2019). Однако некоторые исследования показывают, что определенные свойства связи можно определить только путем изучения топологии мозга во время выполнения задачи (Pezawas et al., 2005; Билек и др., 2013). В этой статье мы использовали данные фМРТ на основе задач для изучения изменений функциональной связи после ограничения сна. С этой целью мы исследовали топологические изменения в паттернах функциональной связности мозга, вызванные задачей пространственной подсказки, чтобы оценить устойчивое внимание участников как при бодрствовании в состоянии покоя, так и при хроническом ограничении сна. В целом, цель настоящего исследования состояла в том, чтобы изучить глобальные и локальные изменения в топологии сети между бодрствованием в состоянии покоя и условиями ограничения сна, а также суточную изменчивость в обоих условиях.Результаты могут предоставить потенциальные маркеры визуализации устойчивого нарушения внимания, вызванного хроническим дефицитом сна, а также суточной изменчивости.

Материалы и методы

Протокол эксперимента

Тринадцать здоровых женщин-участниц (средний возраст 23,4 ± 2,0 года) завершили это исследование. Все испытуемые соответствовали требованиям эксперимента, включая праворукость, доминирование правого глаза, нормальную или скорректированную до нормальной остроты зрения, а также отсутствие физических, психических расстройств и нарушений сна.Ни у одного из них не наблюдалось повышенного уровня дневной сонливости, контролируемого с помощью шкалы сонливости Эпворта (Johns, 1991), ни проблем со сном, контролируемых с помощью индекса качества сна Питтсбурга (Buysse et al., 1989). Им было выплачено вознаграждение за участие. Письменное информированное согласие было получено от всех участников перед исследованием, которое было одобрено Комитетом по биоэтике Ягеллонского университета, Польша. Причина, по которой женщины выбираются для исследования, заключается в известных гендерных различиях в потребности во сне и последствиях дефицита сна, которые у женщин сильнее, чем у мужчин (Ferrara and De Gennaro, 2001; Oginska and Pokorski, 2006).

Участники завершили исследование за три посещения: (1) тренировочный сеанс, (2) сеанс через неделю с неограниченным, полностью восстанавливающим сном, обозначенный сеанс бодрствования в состоянии покоя (RW), и (3) сеанс после недели отдыха. сокращение сна на 35%, обозначенное сеансом ограничения сна (SR). Среднее время сна в условиях RW и SR составляло 505 мин (8 ч 25 мин) ± 63 мин и 310 мин (5 ч 10 мин) ± 58 мин, соответственно. Порядок экспериментальных сессий (т.е. сессия RW и сессия хронической SR) был сбалансирован для всех участников.Сеансы были разделены как минимум на 2 недели, чтобы свести к минимуму остаточные эффекты сокращения сна на когнитивные функции, когда сеанс хронического SR предшествовал сеансу RW. Каждый эксперимент состоял из 13 последовательных запусков по 46 испытаний в каждом как в условиях RW, так и в условиях SR. За день до первого дня эксперимента участники были тщательно обучены выполнению экспериментальной задачи, чтобы избежать влияния процесса обучения на производительность. На рисунке 1 показаны этапы эксперимента в хронологическом порядке.Все участники выполняли экспериментальные задания четыре раза в течение дня: в 10:00, 14:00, 18:00 и 22:00 (в обоих сеансах). Субъекты проводили экспериментальные дни в контролируемой лабораторной среде, и применялся полупостоянный рутинный протокол, в котором комнатная температура и интенсивность света поддерживались постоянными. В дни экспериментов участникам разрешалось заниматься нетяжелой деятельностью (например, читать, смотреть видео и разговаривать). Ассистенты-исследователи наблюдали за участниками и не давали им дремать с помощью словесных напоминаний.Диеты участников в течение экспериментальных дней контролировались, чтобы избежать употребления кофеина или триптофана. Употребление алкоголя в течение предыдущей недели и экспериментальных дней не разрешалось.

Рисунок 1. Блок-схема этапов эксперимента.

Экспериментальная задача

Модифицированная задача пространственной подсказки (Posner, 1980) использовалась для оценки устойчивого внимания участников как в RW, так и в хронических состояниях SR. Стимулы, генерируемые красными лазерными диодами, отображались на горизонтальной оси на панели, интегрированной с системой саккадометра, прикрепленной к голове каждого испытуемого примерно в 3 см от глаз.На панели было пять диодов: центральный диод для фиксации, а также левый и правый диоды с углами обзора 1 ° и 10 ° для контрольных стимулов и цели соответственно. Перед каждым сеансом проводилась процедура калибровки, в которой участники трижды смотрели на каждый стимул в течение 1-секундного периода. Участников проинструктировали направлять свое внимание и взгляд от точки фиксации к целям, только если им предшествовал сигнал.

Каждое экспериментальное испытание начиналось с точки фиксации, представленной зеленым лазерным диодом в центре экрана панели (рис. 2).Одновременно подавалась реплика с помощью красного лазерного диода на 1 ° вправо или влево от точки фиксации в течение 300 мс. Через 300–800 мс (с шагом 100 мс) целевой стимул мигал в течение 500 мс под углом 10 ° вправо или влево от точки фиксации, после чего следовал интервал между испытаниями от 1300 до 4300 мс. (с шагом 500 мс). Затем немедленно началось новое судебное разбирательство. Чтобы улучшить частоту дискретизации гемодинамического ответа, фаза мишени варьировалась относительно получения изображения (Josephs et al., 1997; Toni et al., 1999), что дает окончательное временное разрешение 100 мс. Задача включала стимулы с подсказками, совпадающими с целью (58%), стимулы с подсказками, несовместимыми с целью (15%), и стимулы без подсказки (27%). Последовательность испытаний была псевдорандомизирована, чтобы уравновесить представление каждого типа испытаний. В каждое измерение было включено 598 заданий. Задание длилось примерно 42 мин. Все участники подвергались воздействию одного и того же порядка стимулов с одинаковым временем, однако порядок испытаний различается между сессиями.

Рис. 2. Иллюстрация одного экспериментального испытания. Это испытание показывает неконгруэнтную задачу, потому что сигнал и цель представлены в противоположных направлениях.

Сбор данных

Данные отслеживания взгляда

Движение глаз отслеживали с помощью системы МРТ Saccadometer Research, а затем анализировали с помощью программного обеспечения Research Analyzer (Ober-Consulting, Польша). Система саккадометра измеряет движение правого глаза по горизонтальной оси с использованием прямой инфракрасной технологии.Он имеет частоту дискретизации 500 Гц, диапазон измерения угла обзора ± 20 ° и среднее пространственное разрешение 15 ‘. Саккады выявляли по скоростному критерию — движения глаз быстрее 5 ° / с.

Функциональные данные МРТ

Магнитно-резонансная томография выполнялась на МРТ-сканере Signa HDxt 1,5 Тл (GE Healthcare Systems, Милуоки, США). Анатомические изображения всего мозга высокого разрешения были получены с помощью T 1 -взвешенной объемной МРТ с множеством эхо-сигналов, и всего было получено 60 аксиальных срезов (размер матрицы = 512 × 512; повторение по времени TR = 25.0 с; время эхо TE = 6,0 мс; поле зрения FOV = 22 × 22 см 2 ; угол переворота = 45 °). Функциональное сканирование, зависящее от уровня оксигенации (жирный шрифт), было получено с помощью взвешенной последовательности EPI-пулей T 2 * (размер матрицы = 128 × 128; TR = 3,0 с; TE = 60 мс; угол поворота = 90 °. ). Каждое изображение всего мозга было покрыто 20 аксиальными срезами, снятыми с перемежением.

Графический анализ и вычисления

Рассматривая человеческий мозг как крупномасштабную и сложную сеть, основанные на графах методы помогают анализировать человеческий коннектом, обеспечивая математическое представление парных отношений между интересующими областями мозга (ROI).Обзор нашего конвейера анализа показан на рисунке 3. Во-первых, данные фМРТ были собраны для всех субъектов и прошли стандартную предварительную обработку с помощью пакета SPM12, которая включала временную коррекцию срезов, повторное выравнивание, совмещение изображений, нормализацию на основе сегментации и пространственную сглаживание. Примечательно, что мы не исключили эффекты задач из региональных курсов времени, потому что основанные на задачах действия превосходили спонтанные действия в состоянии покоя, и определенные профили подключения во время выполнения задачи могут быть недоступны в состоянии покоя.Затем данные были согласованы с атласом автоматической анатомической маркировки (AAL), который использовался для определения областей интереса (то есть узлов графа) для построения сети мозга. Атлас AAL разделяет весь мозг на 116 различных анатомических единиц (Tzourio-Mazoyer et al., 2002), включая 90 корковых и подкорковых областей (области 1–90), а также 26 областей мозжечка (области 91–116). Затем репрезентативный временной ход каждой области был извлечен путем усреднения ЖИРНЫХ сигналов по всем вокселям в регионе. Затем были вычислены коэффициенты корреляции Пирсона между временными рядами из всех пар регионов с последующим преобразованием их в значения z с использованием преобразования r-to-z Фишера для исправления ненормальности.На этом этапе была получена симметричная корреляционная матрица C ij (размер 116 × 116) для каждого предмета, элементом которой в позиции i , j была линейная корреляция между временными курсами регионов i и j (т. Е. Ребра графа).

Рис. 3. Схематическое изображение построения сети мозга и теоретический анализ графов с использованием данных фМРТ. После обработки (B) необработанных данных фМРТ (A) и разделения мозга на разные участки (C) из каждой области (D) было извлечено несколько временных курсов для создания корреляционной матрицы (E) .Чтобы уменьшить сложность и улучшить визуальное понимание, были построены бинарная корреляционная матрица (F) и соответствующая функциональная сеть мозга (G) , соответственно. В конце концов, путем количественной оценки набора топологических показателей был проведен анализ графов в сети связи мозга (H) . По материалам Farahani et al. (2019).

Для вычисления большинства мер графа требуются разреженные матрицы (Wang et al., 2010; Power et al., 2011).Таким образом, все корреляционные матрицы впоследствии были определены пороговыми значениями и преобразованы в двоичную форму за счет сохранения доли самых сильных связей и исключения более слабых связей (van den Heuvel et al., 2017). Эта процедура дала матрицу смежности A ij , соответствующую каждой из корреляционных матриц с ( i , j ) -й записью, равной 1, если C ij > ρ и 0 иначе. Пропорциональное значение ρ для каждой сети было выбрано индивидуально, чтобы гарантировать одинаковую плотность сети δ (которая определяется как отношение количества ребер к количеству возможных ребер в сети) по всем выборкам; эта процедура важна для сравнения свойств сети внутри субъектов или между ними (Gamboa et al., 2014). Следует отметить, что все самосоединения в двоичных матрицах (по диагонали) также были обнулены на этом этапе. На рис. 4 показана матрица смежности участника (δ = 0,08) как в условиях RW, так и в SR, с узлами, окрашенными в соответствии с функциональным членством в сети.

Рис. 4. Визуализация матрицы смежности участника в условиях (A), RW и (B), SR в 14:00, определяемых поддержанием самых сильных соединений при δ = 0.08. Сенсомоторная сеть — голубая, зрительная сеть — желтая, лобно-теменная сеть — пурпурная, сеть режима по умолчанию — синяя, подкорковая / лимбическая система — зеленая, а мозжечковая сеть — красная.

В конце концов, мы извлекли наиболее распространенные глобальные и локальные графические метрики для всех выборок по плотности сети, в диапазоне от 0,06 до 0,3 с шагом 0,01, чтобы идентифицировать топологические изменения мозга между RW и SR, а также изменения связности в течение курса. дня в обоих условиях.Выбранный диапазон плотности в значительной степени исключает образование отключенных или плотно связанных сетей (Miri Ashtiani et al., 2018). Все графические показатели в этом исследовании были рассчитаны с помощью Brain Connectivity Toolbox (BCT) (Rubinov and Sporns, 2010).

Глобальные и местные меры

Графические показатели можно разделить на две основные категории: глобальные и локальные меры (рисунок 5). Глобальные меры в первую очередь направлены на выявление функциональной сегрегации (т.е.g., коэффициент кластеризации, модульность и транзитивность; Рисунок 5A) и интеграция (например, характерная длина пути и глобальная эффективность; Рисунок 5B) информационного потока в мозговых сетях, и поэтому были вычислены здесь. Свойство small-world отображает оптимальный баланс между сегрегацией сети и интеграцией (рис. 5C). В дополнение к глобальным дескрипторам сегрегации и интеграции мы рассчитали ассортативность (рисунок 5D), глобальный показатель, отражающий устойчивость сети к случайным или преднамеренным сбоям (Rubinov and Sporns, 2010; Bullmore and Bassett, 2011; Farahani et al., 2019).

Рис. 5. Измерения на графике Глобальный (A – D) и локальный (E, F) . (A) Меры сегрегации включают коэффициент кластеризации, который вычисляет степень, в которой соседи данного узла взаимосвязаны, и модульность, которая отражает кластеры плотно связанных узлов с разреженными связями среди других кластеров. (B) Меры интеграции включают характеристическую длину пути, которая количественно определяет потенциал для передачи информации и определяется как средняя длина кратчайшего пути между узлами. (C) Small-worldness предназначен для графов, в которых большинство узлов не являются соседями, но могут быть достигнуты любым другим узлом с минимально возможной длиной пути. Сети малого мира демонстрируют промежуточный баланс между обычными и случайными сетями (т. Е. Они состоят из множества каналов ближнего действия и нескольких каналов дальнего действия), что отражает высокий коэффициент кластеризации и короткую длину пути. (D) Индекс ассортативности измеряет степень устойчивости сети к сбоям в ее основных компонентах. (E) Концентраторы относятся к узлам с высокой узловой центральностью, которые классифицируются как соединительные или провинциальные. (F) Измеряет центральность сети: степень центральности (количество соседей узла), центральность промежуточности (отношение всех кратчайших путей в сети, которые содержат данный узел), центральность близости (среднее значение кратчайших путей из данного узла). узел связного графа со всеми остальными узлами), центральность собственного вектора (самореферентный индекс, который вычисляет центральность узла на основе центральности его соседей; здесь красный узел более центральный, чем серый узел, в то время как их степени равны равно), коэффициент участия (распределение связей узла между его сообществами) и PageRank (вариант центральности собственного вектора, который используется поиском Google для определения важности страницы).Размер узлов во всех случаях пропорционален степени узла, а красные узлы (за исключением центральности собственного значения) являются наиболее центральными по отношению к соответствующему определению центральности, даже если их степени низкие. По материалам Farahani et al. (2019).

С другой стороны, локальные измерения в функциональных сетях человеческого мозга в основном обеспечивают понимание узловой центральности и плотности узлов . В сетевой нейробиологии считается, что концентраторы (соединительные или провинциальные; рис. 5E) играют ключевую роль в передаче сигналов между областями мозга во время состояния покоя и выполнения задач (Liang et al., 2013). Коннекторные концентраторы соединяют узлы, принадлежащие разным модулям, а провинциальные концентраторы несут ответственность за связывание узлов в одном модуле (He et al., 2009; Power et al., 2013). Мы вычислили наиболее широко используемые меры локального графа для оценки узловой центральности и обнаружения узловых точек в сети (рис. 5F), включая узловую степень, центральность промежуточности, центральность близости, коэффициент участия, коэффициент разнообразия, центральность подграфа, центральность K-сердцевины, Центральность PageRank и центральность собственного вектора (Boccaletti et al., 2006; Рубинов и Спорнс, 2010; Zuo et al., 2012).

Статистический анализ

Групповые различия поведенческих данных были проверены с помощью парных тестов t и критериев хи-квадрат для сравнения средних и дисперсий показателей, соответственно, бодрствования в состоянии покоя и ограничения сна. Двусторонний дисперсионный анализ с повторными измерениями (ANOVA) с апостериорным тестом был проведен для оценки статистической значимости интересующего эффекта для всех глобальных и локальных свойств графа.Двумя факторами внутри субъектов были состояние (бодрствование в состоянии покоя и ограничение сна) и время (10:00, 14:00, 18:00 и 22:00). Вопросы исследования заключались в том, влияют ли состояние, время или взаимодействие этих двух факторов на топологические свойства человеческого мозга, которые были смоделированы и вычислены в виде мер графа. Для корректировки множественных сравнений (скорректированный статистический порог α = 0.05). Статистические тесты были выполнены отдельно для каждой плотности сети, δ, в диапазоне от 0,06 до 0,3 с размером шага 0,01, на каждом из вычисленных показателей графика всех выборок (т.е. 25 тестов для каждого показателя).

Результаты

Задача бдительности

Устойчивое внимание испытуемых оценивалось по трем категориям поведенческих критериев: точность, время отклика (RT) и промахи. Таблица 1 показывает результаты устойчивого внимания в этом исследовании. Точность определялась как отношение количества правильных ответов к общему количеству испытаний.Время отклика определялось как разница во времени между появлением цели и началом саккады (движения глаз быстрее 5 ° / с), если испытуемые выполнили задачу правильно. Промежутки представляют собой ответы со временем отклика более 500 мс.

Таблица 1. Показатели «Устойчивое внимание».

Свойства глобального графа

Мы наблюдали значительную разницу в характерной длине пути между условиями RW и SR ( P <0.05 при δ = 0,17–0,19, FDR исправлено), тогда как изменения p = 0,05, δ = 0,17; p = 0,01, δ = 0,18; p = 0,02, δ = 0,19 не были значимыми с точки зрения суточных вариаций или взаимодействия ( P > 0,05, скорректированный FDR). Характеристика p > 0,08 длины пути была значительно выше в SR, чем в RW в каждый из четырех моментов измерения (рис. 6A).

Рис. 6. Результаты двухфакторного повторного дисперсионного анализа для характерной длины пути и компактности при пороговых значениях 0.18 и 0,19 соответственно. (A) Результаты выявили основной эффект состояния, то есть RW по сравнению с SR ( P <0,05, FDR скорректировано), F (1,3) = 8,32, P = 0,013, но никакого влияния время нашлось. Взаимодействия между условием и временем не было ( P > 0,05, скорректированный FDR). F (1,3) = 0,36, P = 0,77. Сравнения показали, что характерные длины пути во время SR были больше, чем во время RW, во все времена выборки. (B) Результаты, как и в случае A , представляют собой основной эффект состояния ( P <0,05, FDR исправлено) F (1,3) = 6,84, P = 0,43, но не время. Не было взаимодействия между условием и временем ( P > 0,05, FDR скорректировано) F (1,3) = 0,44, P = 0,72. Анализ контрастности показал значительное снижение для всех периодов, кроме 22:00. RW, бодрствование в покое; SR, ограничение сна.

Кроме того, индекс малого мира был значительно ниже в условиях SR, чем в условиях RW ( P <0.05 при δ = 0,19, FDR скорректировано), но значимого эффекта в течение дня и значимого взаимодействия между условиями и временем не наблюдалось. p = 0,034, δ = 0,19 ( P > 0,05, скорректированный FDR). p > 0,18 Уменьшение компактности SR по сравнению с RW для отдельных интервалов в течение дня показано на рисунке 6B. Анализ контрастности был значимым для всех периодов, кроме 22:00. Визуальное представление профилей связи между условиями RW и SR для одного участника (10:00 AM, δ = 0.08) проиллюстрирован на рисунке 7 со структурой коннектограммы, определенной в программе Circos (Krzywinski et al., 2009). Разделенные области на этом графике отображаются в виде круга из радиально выровненных элементов, представляющих 116 областей мозга в шести различных модулях мозга. Цветовой спектр каждого модуля аналогичен цвету соответствующего модуля на рисунке 4, хотя каждой области присвоен уникальный код RGB (модульный переход от светлого к темному). Красные и черные кривые показывают функциональные связи между сетями и внутри них соответственно.Для обозначения каждой парцелляции была создана однозначная схема сокращений, как показано в дополнительной таблице A1.

Рисунок 7. Коннекограммы участника в обоих условиях в одно и то же ежедневное время (10:00) с пороговым значением 0,08. Фигуры слева, и , справа, относятся к RW и SR соответственно. Индекс малого мира в состоянии RW составлял 5,21, а в состоянии SR это значение уменьшилось до 4,02, что указывает на то, что сеть претерпела топологические изменения.Эти коннектограммы показывают функциональные связи внутри или через сенсомоторную сеть, зрительную сеть, лобно-теменную сеть, сеть режима по умолчанию, подкорковую / лимбическую систему и мозжечок. Каждая область мозга представлена ​​квадратом на окружности внешнего круга. Линии, соединяющие два квадрата, представляют функциональную связность выше порога; красные линии представляют межсетевые соединения, а черные линии представляют внутрисетевые соединения. Это графическое представление коннектомики было создано в Circos (http: // circos.ca /). SMN, сенсомоторная сеть; ВН, визуальная сеть; ФПН, лобно-теменная сеть; DMN, сеть в режиме по умолчанию; LS, лимбическая система; ЦЕРБ, мозжечковая сеть.

Наконец, изучение индекса ассортативности (рисунок 8), который представляет устойчивость сети к случайным или преднамеренным повреждениям ее компонентов, не продемонстрировало убедительных доказательств изменений между SR и p > 0,23 RW ( P > 0,05, скорректированный FDR ). Однако мы обнаружили значительное снижение дневных интервалов выборки для этого показателя ( P <0.05 при δ = 0,07–0,12 с поправкой на FDR).

Рис. 8. Анализ ассортативности графиков с использованием пороговых значений фиксированных затрат (№ 25, между δ = 0,06 и δ = 0,3). При низком пороговом уровне затрат (0,07 <δ <0,12) оба условия показали значительное снижение в дневных интервалах выборки для показателя ассортативности. Никаких значимых различий при пороговых значениях высоких затрат (δ> 12) обнаружено не было.

Свойства локального графа

Таблица 2 суммирует результаты статистического анализа для показателей центральности областей мозга, которые были значимыми, по крайней мере, в пределах одного из экспериментальных факторов (т.е., условие или время) более чем в половине двоичных графиков (со значениями δ от 0,06 до 0,3 с шагом 0,01). Многочисленные значительные изменения были очевидны в лимбической системе, сети режима по умолчанию и визуальной сети, тогда как локальные измерения были в основном стабильными в сенсомоторной, лобно-теменной и мозжечковой сетях. В качестве общего представления об основных эффектах обоих факторов эксперимента (т. Е. Условий и времени) на рисунке 9 показано количество пораженных участков в каждом из шести модулей.Лимбическая система, включающая гиппокамп, парагиппокампальную извилину, миндалевидное тело, скорлупу и бледный шар, претерпела несколько изменений во время выполнения задачи на зрительное внимание в обоих полушариях. Кроме того, паттерны функциональной связи в сети режима по умолчанию с обеих сторон претерпели значительные изменения, особенно в медиальной орбитофронтальной коре, прямой и средней височной извилине. Наконец, все пораженные области внутри зрительной сети были расположены в правом полушарии, включая клин, верхнюю затылочную извилину, среднюю затылочную извилину, нижнюю затылочную извилину и веретенообразную извилину из-за доминирования правого глаза участников.

Таблица 2. Список областей интереса мозга, которые значительно различались в пределах хотя бы одного экспериментального фактора (т.е. условия или времени) в узловых свойствах более чем для половины матриц смежности (со значениями δ от 0,06 до 0,3 в шаг 0,01).

Рис. 9. Представление модульных изменений из-за экспериментальных факторов (т.е. состояния и времени) по отношению к обоим полушариям. Здесь из-за возможного совпадения двух тестовых факторов рассматривается общий эффект.SMN, сенсомоторная сеть; ВН, визуальная сеть; ФПН, лобно-теменная сеть; DMN, сеть в режиме по умолчанию; LS, лимбическая система; CERB мозжечковая сеть.

Согласно скорректированным значениям p в таблице 2, наибольшие топологические изменения между состояниями RW и SR (обозначены надстрочным индексом c ) наблюдались в правой дополнительной моторной области, правой средней области, правом гиппокампе, правой миндалине и т. Д. правая клиновидная мышца, левая веретеновидная извилина, левая скорлупа, левый бледный шар, левая средняя височная извилина и правое полушарие мозжечка (долька 10).Напротив, мы обнаружили области мозга правой дополнительной моторной зоны, правой медиальной лобной извилины, медиальной орбитофронтальной коры, правой прямой извилины, левой парагиппокампальной извилины, левой миндалины, правой клиновидной кости, правой верхней затылочной извилины, правой средней затылочной извилины, левой нижней теменная долька, правая скорлупа, правая средняя височная извилина и правое полушарие мозжечка (доли 6, 10), которые функционально изменялись в течение дня в большинстве локальных измерений графика (обозначены верхним индексом t ).

Примечательно, что не было регионов с метриками центральности близости и разнообразия, для которых изменения были бы статистически значимыми в более чем половине пороговых графиков смежности. Кроме того, показатели промежуточности и подграфа были менее восприимчивы к топологическим изменениям мозга, чем остальные меры центральности, включая узловую степень, участие, K-сердцевинность, собственный вектор и центральность PageRank.

В качестве визуального представления локальных свойств функциональных сетей в анализе на уровне группы на рисунке 10 представлена ​​средняя коннектограмма для всех 13 участников в четырех различных вариантах лечения (т.е., RW / 10: 00AM, RW / 10: 00PM, SR / 10: 00AM и SR / 10: 00PM) при пороговом значении 0,08. Внутри самого внешнего круга, который представляет собой фрагменты мозга, были созданы пять круговых тепловых карт для отображения пяти локальных показателей, связанных с соответствующими фрагментами. Двигаясь к центру круга, измеряются степень центральности, коэффициент участия, центральность K-сердцевины, центральность собственного вектора и PageRank. Значение каждой локальной меры указывается с помощью сопоставления цветовой схемы, которая варьировалась от минимума до максимума набора данных.Значения локальных показателей являются результатом усреднения этих показателей по всем индивидуумам. Кроме того, при построении связей в каждой коннекограмме сначала усреднялись корреляционные матрицы всех участников соответствующего лечения, а затем матрица результатов бинаризовалась с пороговым значением 0,08.

Рис. 10. Средняя коннекограмма для всех участников при четырех различных режимах (т. Е. RW / 10: 00AM, RW / 10: 00PM, SR / 10: 00AM и SR / 10: 00PM).Разделенные области на крайнем круге представляют 116 областей мозга AAL. Этот внешний круг описывает пять внутренних круговых тепловых карт, построенных для отображения значений пяти локальных показателей. Диапазон для каждой из этих мер составляет от минимального до максимального предполагаемого значения. Ближе к центру круга этими мерами являются центральность степени, коэффициент участия, центральность K-сердцевины, центральность собственного вектора и PageRank. Значения всех показателей, а также функциональные связи в каждой из коннекограмм выводятся из среднего значения всех индивидуумов в соответствующем лечении.

Обсуждение

Насколько нам известно, это первое исследование фМРТ, основанное на задачах, для оценки изменений связности всего мозга после сокращения сна, а также суточной изменчивости с помощью теоретико-графовых показателей. Наше исследование показало два основных вывода в отношении глобальных и локальных критериев, соответственно: (1) характерная длина пути, ограниченность и ассортативность были значительно изменены в результате дефицита сна или суточной изменчивости, однако ни условия сна, ни временной интервал в течение дня оказал основное влияние на уровне значимости 0.05 о значениях глобальной эффективности, локальной эффективности, коэффициента кластеризации, транзитивности и модульности; (2) метрики локального графа были смещены в основном по лимбической системе (особенно в гиппокампе, парагиппокампальной извилине и миндалине), сети режима по умолчанию и визуальной сети, однако они были в основном стабильными в сенсомоторной, лобно-теменной и мозжечковой сетях.

В качестве меры глобальной интеграции рост характерной длины пути в SR отражает неэффективность глобальной передачи информации в архитектуре мозга, когда организм испытывает недостаток сна.Более того, как и в предыдущем исследовании (Ferri et al., 2008), наши результаты показали, что сеть мозга проявляет свойство маленького мира во время достаточного сна и в условиях недосыпания, однако значения в режиме недосыпания были значительно ниже, чем те, которые были получены в режиме недосыпания. при нормальном бодрствовании, что противоречит результатам состояния покоя, полученным Liu et al. (2014). Согласно Bassett и Bullmore (2006), высокий коэффициент кластеризации и короткая длина пути в сетях малого мира приводят к балансу между минимизацией стоимости проводки и максимизацией информационного потока между компонентами сети, что указывает на локальную специализацию и глобальную интеграцию в организации мозга. в то же время (Watts, Strogatz, 1998; Рубинов, Спорнс, 2010).Следовательно, более низкие значения ограниченности пространства в состоянии дефицита сна по сравнению с бодрствованием во время задачи пространственной метки, как правило, демонстрируют менее оптимальную топологию сети и большую стоимость проводки. В конце концов, наши результаты показали снижение ассортативности сети в течение дня, что частично совпадает с выводами Li et al. (2018). Примечательно, что пониженная ассортативность связана с уменьшенной тенденцией узла связываться с другими узлами с той же или подобной степенью (Newman, 2003; Foster et al., 2010), что снижает вероятность того, что ближайший концентратор спасет неисправный узел. По сути, ассортативность — это мера отказоустойчивости сети. Следовательно, согласно нашим выводам, производительность мозга снижается в течение дня с утра до ночи из-за наличия уязвимых узлов.

Плотно связанные узлы и сетевые концентраторы сильно влияют на функциональную интеграцию и сегрегацию мозговой организации, вызывая потерю гибкости сети при повреждении. Чтобы исследовать влияние дефицита сна или суточных ритмов на региональные свойства, несколько показателей центральности были рассчитаны как локальные характеристики для каждой из 116 областей интереса.В таблице 2 приведены многочисленные существенные изменения в этих локальных показателях. Соответственно, лимбическая система, включающая гиппокамп, парагиппокампальную извилину, миндалевидное тело, скорлупу и бледный шар, на двусторонней основе испытала самые топологические изменения среди модулей мозга во время выполнения нашей задачи на зрительное внимание. Эти результаты согласуются с другими результатами на основе фМРТ, предполагающими, что одна ночь недосыпания может повлиять на производительность гиппокампа в кодировании памяти (Yoo et al., 2007) и нарушить функциональные паттерны связности таламуса (Yoo et al., 2007) и миндалины (Shao et al., 2014). Наши результаты показали, что, помимо лимбической системы, профили связности в сети режима по умолчанию претерпели значительные изменения в обоих полушариях, особенно в медиальной орбитофронтальной коре, прямой (или прямой извилине) и средней височной извилине, что согласуется с предыдущими данными. исследований (Gujar et al., 2010; Sämann et al., 2010; De Havas et al., 2012; Yeo et al., 2015). Примечательно, что все пораженные области в визуальной сети были расположены в правом полушарии из-за доминирования правого глаза участников (Rombouts et al., 1996). Учитывая большее количество значимых значений p в таблице 2, связанных с временным фактором (обозначенным верхним индексом t ), чем фактором условий (обозначенным верхним индексом c ), суточные колебания, по-видимому, имеют большее влияние на реконфигурацию функциональная связь мозга, чем сокращение сна.

Следует отметить несколько проблем и будущих направлений, касающихся настоящего исследования. Во-первых, размер нашей выборки был относительно небольшим.Хотя результаты были поразительными, небольшой размер выборки может ограничить трансляционную ценность наших результатов. Поэтому для подтверждения наших результатов потребуются дальнейшие исследования с более крупными и независимыми образцами. Во-вторых, мы использовали атлас AAL для определения 116 узлов графа для построения сети мозга. Однако нет единого мнения относительно того, какая схема разделения мозга является оптимальной для определения сетевых узлов и построения графов связности мозга (Hayasaka and Laurienti, 2010). Различные атласы могут приводить к разным топологическим свойствам в коннектоме человека.Таким образом, для обеспечения надежности анализа воспроизводимость первичных результатов может быть оценена с помощью нескольких схем парцелляции в разных пространственных масштабах, особенно с высоким разрешением (Stanley et al., 2013). В-третьих, ранние методы оценки компактности в реальных системах иногда имеют серьезные ограничения, такие как неправильная диагностика регулярных решеток как структуры маленького мира, недостаток внимания к взвешенным графам и пренебрежение вариациями плотности сети и силы соединений.К счастью, исследователи недавно добились больших успехов в устранении этих ограничений, представив новые меры для измерения малых размеров мира (Rubinov and Sporns, 2010; Telesford et al., 2011; Bolaños et al., 2013; Muldoon et al., 2016). Применение этих недавно представленных показателей к будущим исследованиям коннектома может привести к широкому прогрессу в архитектуре малого мира. В-четвертых, несколько методов, основанных на теории, недавно начали подчеркивать выдающуюся роль машинного обучения, алгоритмической оптимизации и параллельных вычислений в анализе фМРТ (Cohen et al., 2017). Таким образом, внедрение современных методов, таких как анализ мультивоксельных паттернов (MVPA), сверточная нейронная сеть (CNN) и генеративные модели, а затем их согласование с теоретическими концепциями графов, может позволить новому поколению исследований трансформировать знания о нейронных представлениях в сложных условиях. сети мозга. Наконец, важность воспроизведения гиппокампа для целостности сети во время недосыпания может стать еще одним интересным направлением будущих исследований (Kumaran, 2012), которое может решить актуальные вопросы, связанные с функцией гиппокампа в отсутствие сна.

Заключение

Настоящие результаты, основанные на теоретико-графических измерениях, подчеркивают динамические изменения функционального коннектома человека, вызванные дефицитом сна, и то, как они отклоняются от суточной изменчивости. Региональные временные курсы были извлечены из каждого участника во время задачи пространственной метки в разное время, а затем были построены соответствующие матрицы смежности. Изучая обычно используемые глобальные и локальные меры графа, мы обнаружили, что характерная длина пути, компактность и ассортативность были значительно изменены в результате потери сна или суточных ритмов.Однако ни условие, ни время измерения не оказали главного влияния на глобальную эффективность, локальную эффективность, коэффициент кластеризации, транзитивность или модульность. Метрики локального графа были изменены в основном в лимбической системе, сети режима по умолчанию и визуальной сети. Напротив, они были в основном стабильными в сенсомоторной, лобно-теменной и мозжечковой сетях.

Заявление о доступности данных

Экспериментальные данные фМРТ доступны с перепиской MF, vonfrovitz @ gmail.com; [email protected].

Заявление об этике

Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены Комитетом по биоэтике Ягеллонского университета, Польша. Пациенты / участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

Авторские взносы

MF и TM разработали лабораторный эксперимент и контролировали сбор данных. MF, AD, EB и HO внесли свой вклад в сбор и подготовку данных. AD, EB и HO внесли свой вклад в сбор и подготовку данных.FF и WK провели исследование и моделирование данных. Ф.Ф. подготовил первоначальный вариант рукописи. MF, WK и PD контролировали все аспекты подготовки рукописей, исправлений, редактирования и окончательного содержания. Все авторы внесли свой вклад в интеллектуальное содержание рукописи.

Финансирование

Это исследование было частично поддержано грантом Министерства науки и высшего образования Польши №106 283935, выданным MF (PI) Ягеллонского университета, Краков, Польша.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2019.01087/full#supplementary-material

Сноски

  1. http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm
  2. http://www.brain-connectivity-toolbox.net/

Список литературы

Абос А., Баджо Х. К., Сегура Б., Гарсия-Диас А. И., Компта Ю., Марти М. Дж. И др.(2017). Распознавание когнитивного статуса при болезни Паркинсона с помощью функциональной коннектомики и машинного обучения. Sci. Rep. 7, 1–13. DOI: 10.1038 / srep45347

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андерсон, К., Платтен, К. Р. (2011). Лишение сна снижает торможение и усиливает импульсивность к негативным стимулам. Behav. Brain Res. 217, 463–466. DOI: 10.1016 / j.bbr.2010.09.020

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бенджамини, Ю., и Хохберг, Ю. (1995). Контроль уровня ложного обнаружения: практичный и эффективный подход к множественному тестированию. J. R. Stat. Soc. Сер. В 57, 289–300. DOI: 10.1111 / j.2517-6161.1995.tb02031.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Билек, Э., Шафер, А., Охс, Э., Эсслингер, К., Зангл, М., Плихта, М. М. и др. (2013). Применение высокочастотной повторяющейся транскраниальной магнитной стимуляции к DLPFC изменяет функциональное взаимодействие префронтально-гиппокампа человека. J. Neurosci. 33, 7050–7056. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.3081-12.2013

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Боккалетти, С., Латора, В., Морено, Ю., Чавес, М., и Хванг, Д. У. (2006). Сложные сети: структура и динамика. Phys. Реп. 424, 175–308. DOI: 10.1016 / j.physrep.2005.10.009

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Боланьос М., Бернат Э. М., Хе Б. и Авиенте С. (2013). Взвешенная мера сети малого мира для оценки функциональной связности. J. Neurosci. Методы 212, 133–142. DOI: 10.1016 / j.jneumeth.2012.10.004

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Bosch, O.G., Rihm, J. S., Scheidegger, M., Landolt, H.-P., Stampfli, P., Brakowski, J., et al. (2013). Недостаток сна увеличивает связность дорсальных связей с дорсолатеральной префронтальной корой головного мозга у людей. Proc. Natl. Акад. Sci. США 904

, 19597–19602. DOI: 10.1073 / pnas.1317010110

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Буллмор, Э., и Спорнс, О. (2009). Сложные сети мозга: теоретико-графический анализ структурных и функциональных систем. Nat. Rev. Neurosci. 10, 186–198. DOI: 10.1038 / nrn2575

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Буллмор, Э. Т., и Бассет, Д. С. (2011). Графы мозга: графические модели коннектома человеческого мозга. Annu. Преподобный Clin. Psychol. 7, 113–140. DOI: 10.1146 / annurev-Clinpsy-040510-143934

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Байссе, Д.Дж., Рейнольдс, К. Ф., Монк, Т. Х., Берман, С. Р., и Купфер, Д. Дж. (1989). Индекс качества сна Питтсбурга: новый инструмент для психиатрической практики и исследований. Psychiatry Res. 28, 193–213. DOI: 10.1016 / 0165-1781 (89)

-4

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коэн, Дж. Д., Доу, Н., Энгельхардт, Б., Хассон, У., Ли, К., Нив, Ю. и др. (2017). Вычислительные подходы к анализу фМРТ. Nat. Neurosci. 20, 304–313. DOI: 10.1038 / № 4499

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дай, З., и Хе, Ю. (2014). Нарушение структурных и функциональных коннектомов мозга при легких когнитивных нарушениях и болезни Альцгеймера. Neurosci. Бык. 30, 217–232. DOI: 10.1007 / s12264-013-1421-0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Де Хавас, Дж. А., Паримал, С., Сун, С. С., Чи, М. В. Л. (2012). Лишение сна снижает возможности подключения к сети в режиме по умолчанию и антикорреляцию во время отдыха и выполнения задач. Neuroimage 59, 1745–1751. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2011.08.026

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Dinges, J. D. F., Pack, F., Williams, K., Gillen, K. A., Powell, J. W., Ott, G.E., et al. (1997). Депривация сна и стрессоры: данные о повышенном негативном влиянии на легкие стрессоры при недосыпании. Сон 20, 267–277. DOI: 10.1037 / a0026871

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фарахани, Ф.В., Карвовски В., Лайтхолл Н. Р. (2019). Применение теории графов для выявления паттернов связности в сетях человеческого мозга: систематический обзор. Фронт. Neurosci. 13: 585. DOI: 10.3389 / fnins.2019.00585

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ферри Р., Рундо Ф., Бруни О., Терцано М. Г. и Стэм К. Дж. (2008). Функциональная связь различных диапазонов ЭЭГ смещается в сторону организации небольших сетей во время сна. Clin.Neurophysiol. 119, 2026–2036. DOI: 10.1016 / j.clinph.2008.04.294

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Филиппи, М., ван ден Хеувель, М. П., Форнито, А., Хе, Ю., Хулсхоф Пол, Х. Э., Агоста, Ф. и др. (2013). Оценка системной дисфункции в головном мозге с помощью коннектомики на основе МРТ. Lancet Neurol. 12, 1189–1199. DOI: 10.1016 / S1474-4422 (13) 70144-3

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Флейшер, В., Радец, А., Чолак, Д., Мутураман, М., Гонсалес-Эскамилла, Г., Зипп, Ф. и др. (2017). Теоретическая основа графов сетей мозга при рассеянном склерозе: обзор концепций. Неврология 403, 35–53. DOI: 10.1016 / j.neuroscience.2017.10.033

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Форнито, А., Буллмор, Э. Т. (2015). Коннектомика: новая парадигма понимания болезней мозга. Eur. Neuropsychopharmacol. 25, 733–748.DOI: 10.1016 / j.euroneuro.2014.02.011

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фостер, Дж. Г., Фостер, Д. В., Грассбергер, П., и Пачуски, М. (2010). Направление грани и структура сетей. Proc. Natl. Акад. Sci. США 107, 10815–10820. DOI: 10.1073 / pnas.0912671107

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гамбоа, О. Л., Тальазукки, Э., фон Вегнер, Ф., Джуркоан, А., Валь, М., Лауфс, Х. и др.(2014). Производительность рабочей памяти у ранних пациентов с РС обратно пропорциональна увеличению модульности в сетях функциональной связи в состоянии покоя. Neuroimage 94, 385–395. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2013.12.008

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гоэль Н., Рао Х., Дурмер Дж. С. и Дингес Д. Ф. (2009). Нейрокогнитивные последствия недосыпания. Семин. Neurol. 29, 320–329. DOI: 10.1055 / s-0029-1237117.Нейрокогнитивный

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гуджар, Н., Ю, С.-С., Ху, П., и Уокер, М. П. (2010). Беспокойный отдыхающий мозг: лишение сна изменяет активность в сети, работающей по умолчанию. J. Cogn. Neurosci. 22, 1637–1648. DOI: 10.1162 / jocn.2009.21331

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гуджар, Н., Ю, С.-С., Ху, П., и Уокер, М. П. (2011). Лишение сна усиливает реактивность сетей вознаграждения мозга, искажая оценку положительных эмоциональных переживаний. J. Neurosci. 31, 4466–4474. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.3220-10.2011

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хаясака С., Лауриенти П. Дж. (2010). Сравнение характеристик регионального и воксельного сетевого анализа в данных фМРТ в состоянии покоя. Neuroimage 50, 499–508. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2009.12.051

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хэ, Ю., Ван, Дж., Ван, Л., Чен, З. Дж., Янь, К., Ян, Х. и др. (2009). Раскрытие внутренней модульной организации спонтанной мозговой активности у людей. PLoS One 4: e5226. DOI: 10.1371 / journal.pone.0005226

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ходжати, С. Х., Эбрагимзаде, А., Хазаи, А., и Бабаджани-Фереми, А. (2017). Прогнозирование преобразования из MCI в AD с использованием фМРТ в состоянии покоя, теоретико-графического подхода и SVM. J. Neurosci. Методы 282, 69–80. DOI: 10.1016 / j.jneumeth.2017.03.006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джалили, М. (2017). Графический теоретический анализ болезни Альцгеймера: различение пациентов с AD от здоровых людей. Инф. Sci. 384, 145–156. DOI: 10.1016 / j.ins.2016.08.047

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джозефс О., Тернер Р. и Фристон К. (1997). Событие, связанное с f МРТ. Hum. Brain Mapp. 5, 243–248. DOI: 10.1002 / (SICI) 1097-0193 (1997) 5: 4 <243 :: AID-HBM7> 3.0.CO; 2-3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кампхуис Дж., Меерло П., Колхас Дж. М. и Лансел М. (2012). Плохой сон как потенциальный причинный фактор агрессии и насилия. Sleep Med. 13, 327–334. DOI: 10.1016 / j.sleep.2011.12.006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кауфманн, Т., Эльвсосхаген, Т., Алнес, Д., Зак, Н., Педерсен, П., Норбом, Л. Б. и др. (2016). Функциональный коннектом мозга сильно изменяется из-за недостатка сна. Neuroimage 127, 324–332. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2015.12.028

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Krzywinski, M., Schein, J., Birol, I., Connors, J., Gascoyne, R., Horsman, D., et al. (2009). Circos ?: информационная эстетика для сравнительной геномики. Genome Res. 19, 1639–1645. DOI: 10.1101 / gr.092759.109.19

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кумаран, Д. (2012). Какие представления и вычисления подтверждают вклад гиппокампа в обобщение и умозаключение? Фронт.Гм. Neurosci. 6: 157. DOI: 10.3389 / fnhum.2012.00157

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли З., Чен Р., Гуань М., Ван Э., Цянь Т., Чжао К. и др. (2018). Нарушение топологии сети мозга при хроническом бессоннице: исследование с помощью фМРТ в состоянии покоя. Neuroimage Clin. 18, 178–185. DOI: 10.1016 / j.nicl.2018.01.012

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лян, X., Цзоу, Q., He, Y., и Ян, Y.(2013). Сочетание функциональной связи и регионального мозгового кровотока раскрывает физиологическую основу сетевых узлов человеческого мозга. Proc. Natl. Акад. Sci. США 904

, 1929–1934 гг. DOI: 10.1073 / pnas.1214

0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Логотетис, Н. К. (2002). Нейронная основа сигнала функциональной магнитно-резонансной томографии, зависящего от уровня кислорода в крови. Philos. Пер. R. Soc. Лондон. Сер. B Biol. Sci. 357, 1003–1037.DOI: 10.1098 / rstb.2002.1114

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ма, Н., Дингес, Д. Ф., Баснер, М., и Рао, Х. (2015). Как острая полная потеря сна влияет на обслуживающий мозг: метаанализ нейровизуализационных исследований. Сон 38, 233–240. DOI: 10.5665 / sleep.4404

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Менье, Д., Ламбьотт, Р., Буллмор, Э. Т. (2010). Модульная и иерархически модульная организация сетей мозга. Фронт. Neurosci. 4: 200. DOI: 10.3389 / fnins.2010.00200

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Минкель, Дж. Д., Бэнкс, С., Хтайк, О., Морета, М. К., Джонс, К. В., Макглинчи, Е. Л. и др. (2012). Депривация сна и стрессоры: данные о повышенном негативном влиянии на легкие стрессоры при недосыпании. Эмоция 12, 1015–1020. DOI: 10.1037 / a0026871

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мири Аштиани, С.Н., Далири, М. Р., Бехнам, Х., Хоссейн-Заде, Г. А., Мехрпур, М., Мотамед, М. Р. и др. (2018). Измененные топологические свойства мозговых сетей у ранних пациентов с РС, выявленные с помощью фМРТ, связанных с когнитивными задачами, и теории графов. Biomed. Сигнальный процесс. Контроль 40, 385–395. DOI: 10.1016 / j.bspc.2017.10.006

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ньюман, М. Э. Дж. (2003). Структура и функции сложных сетей. SIAM Rev. 45, 167–256.

Google Scholar

Огинская, ул., и Pokorski, J. (2006). Утомляемость и настроение коррелируют с продолжительностью сна в трех возрастных социальных группах: школьники, студенты и сотрудники. Хронобиол. Int. 23, 1317–1328. DOI: 10.1080 / 07420520601089349

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пезавас, Л., Мейер-Линденберг, А., Драбант, Э. М., Верчински, Б. А., Муньос, К. Е., Колачана, Б. С. и др. (2005). Полиморфизм 5-HTTLPR влияет на взаимодействия поясной извилины и миндалины человека: механизм генетической предрасположенности к депрессии. Nat. Neurosci. 8, 828–834. DOI: 10.1038 / nn1463

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пауэр, Дж. Д., Коэн, А. Л., Нельсон, С. М., Виг, Г. С., Барнс, К. А., Черч, Дж. А. и др. (2011). Функциональная сетевая организация человеческого мозга. Neuron 72, 665–678. DOI: 10.1016 / j.neuron.2011.09.006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пауэр, Дж. Д., Шлаггар, Б. Л., Лессов-Шлаггар, К.Н., Петерсен С. Э. (2013). Свидетельства наличия узлов в сетях функционального мозга человека. Нейрон 79, 798–813. DOI: 10.1016 / j.neuron.2013.07.035

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Rombouts, S.A.R.B., Barkhof, F., Sprenger, M., Valk, J., and Scheltens, P. (1996). Функциональная основа окулярного доминирования: результаты функциональной МРТ (фМРТ). Neurosci. Lett. 221, 1–4. DOI: 10.1016 / S0304-3940 (96) 13260-2

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Земанн, П.Г., Талли, К., Спормейкер, В. И., Веттер, Т. К., Хольсбор, Ф., Верле, Р. и др. (2010). Повышенное давление во время сна снижает функциональную связность в состоянии покоя. МАГМА 23, 375–389. DOI: 10.1007 / s10334-010-0213-z

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шао, Ю., Лэй, Ю., Ван, Л., Чжай, Т., Цзинь, X., Ни, В. и др. (2014). Изменение функциональной связи миндалины в состоянии покоя после 36 часов полного лишения сна. PLoS One 9: e112222.DOI: 10.1371 / journal.pone.0112222

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Стэнли, М. Л., Мусса, М. Н., Паолини, Б. М., Лайдей, Р. Г., Бёрдетт, Дж. Х., и Лауриенти, П. Дж. (2013). Определение узлов в сложных мозговых сетях. Фронт. Comput. Neurosci. 7: 169. DOI: 10.3389 / fncom.2013.00169

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Стаббс Б., Ву Ю., Прина А. М., Ленг Ю. и Коско Т. Д. (2016). Популяционное исследование связи между нарушением сна и суицидальным поведением у людей с психическими заболеваниями. J. Psychiatr. Res. 82, 149–154. DOI: 10.1016 / j.jpsychires.2016.07.025

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Телесфорд, К. К., Джойс, К. Э., Хаясака, С., Бурдетт, Дж. Х. и Лауриенти, П. Дж. (2011). Повсеместное распространение сетей малого мира. Brain Connect. 1, 367–375. DOI: 10.1089 / brain.2011.0038

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Tobaldini, E., Costantino, G., Solbiati, M., Cogliati, C., Кара Т., Нобили Л. и др. (2017). Сон, недосыпание, вегетативная нервная система и сердечно-сосудистые заболевания. Neurosci. Biobehav. Ред. 74, 321–329. DOI: 10.1016 / j.neubiorev.2016.07.004

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тони И., Шлютер Н. Д., Джозефс О., Фристон К. и Пассингем Р. Э. (1999). Активность, связанная с сигналами, установками и движением в человеческом мозге: исследование фМРТ, связанное с событием. Cereb. Cortex 9, 35–49.DOI: 10.1093 / cercor / 9.1.35

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Tzourio-Mazoyer, N., Landeau, B., Papathanassiou, D., Crivello, F., Etard, O., Delcroix, N., et al. (2002). Автоматическая анатомическая маркировка активаций в SPM с использованием макроскопической анатомической парцелляции головного мозга одного пациента MNI MRI. Neuroimage 15, 273–289. DOI: 10.1006 / nimg.2001.0978

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

van den Heuvel, M.П., де Ланге, С. К., Залески, А., Сегин, К., Йео, Б. Т. Т., и Шмидт, Р. (2017). Пропорциональное определение пороговых значений в функциональных сетях подключения фМРТ в состоянии покоя и последствия для исследований коннектома, контролируемых пациентом: проблемы и рекомендации. Neuroimage 152, 437–449. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2017.02.005

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван, Дж., Цзо, X., Хе, Ю., Буллмор, Э. Т., и Форнито, А. (2010). Графический сетевой анализ функциональной МРТ в состоянии покоя. Фронт. Syst. Neurosci. 4:16. DOI: 10.3389 / fnsys.2010.00016

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ся, М., и Хэ, Ю. (2011). Магнитно-резонансная томография и теоретический анализ графов сложных сетей мозга при нервно-психических расстройствах. Brain Connect. 1, 349–365. DOI: 10.1089 / brain.2011.0062

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Йео, Б. Т. Т., Танди, Дж., И Чи, М. В. Л. (2015).Функциональная связь во время бодрствования в состоянии покоя предсказывает уязвимость к недосыпанию. Neuroimage 111, 147–158. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2015.02.018

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ю, С. С., Ху, П. Т., Гуджар, Н., Джолес, Ф. А., и Уокер, М. П. (2007). Дефицит способности формировать новые человеческие воспоминания без сна. Nat. Neurosci. 10, 385–392. DOI: 10.1038 / nn1851

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цзо, X.N., Ehmke, R., Mennes, M., Imperati, D., Castellanos, F. X., Sporns, O., et al. (2012). Центральная роль сети в функциональном коннектоме человека. Cereb. Cortex 22, 1862–1875. DOI: 10.1093 / cercor / bhr269

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Терапия ограничения сна при бессоннице

Доктор Алекс Димитриу, 12 марта 2019 г.

Бессонницы знают все о хорошей гигиене сна. Они снизили температуру в спальне, повесили затемняющие комнату жалюзи, исключили никотин, кофеин и жидкости перед сном, приняли теплые ванны и изгнали электронные устройства из спальни.Многие пробовали снотворное, отпускаемое по рецепту, но на следующий день почувствовали слабость. Естественные средства релаксации и сна могли быть успокаивающими и успокаивающими, но в остальном бесполезны, поскольку регулярные ночи спокойного, восстанавливающего сна оставались недостижимыми. Проблемы с засыпанием или длительные периоды бодрствования в ночное время, или слишком раннее пробуждение, или комбинации всех трех факторов сохраняются для миллионов людей. Эти люди, страдающие хронической бессонницей, могут быть кандидатами на кажущуюся противоречивую терапию, известную как «ограничение сна».”

Ограничение сна — это поведенческая терапия бессонницы, направленная на переобучение мозга для более эффективного сна и устранение продолжительных периодов бодрствования в ночное время. Это можно было бы точнее назвать ограничением «времени в постели», поскольку оно ограничивает время, проведенное в постели, временем, фактически проведенным во сне. Идея состоит в том, что времяпрепровождение в постели, ворочаясь и ворочаясь, способствует бессоннице, заставляя мозг связывать время в постели с бодрствованием. Так что, если вы можете научить мозг ассоциировать время в постели со сном, а не с тревогой из-за невозможности уснуть, вы будете спать более эффективно и спокойно.По этой причине рекомендуется, если вы не можете заснуть в течение пятнадцати минут или около того, вы должны встать с постели и сесть или полежать спокойно в другом месте, пока вы не почувствуете себя готовым ко сну, и только затем вернуться в постель. Со временем вы будете постепенно увеличивать время в постели по мере того, как больше спите.

Более эффективный сон означает больше времени на сон по сравнению со временем, проведенным в постели. Эффективность сна можно рассчитать, разделив количество часов, проведенных во сне, на количество часов, проведенных в постели. Таким образом, если вы проводите восемь часов в постели, но спите только шесть часов, эффективность вашего сна составит 6/8 или 75%.В идеале эффективность сна должна приближаться к 100%. Терапия ограничения сна начинается с ограничения времени нахождения в постели. На этом этапе программы вы можете почувствовать усталость и недосыпание, но если вы будете придерживаться этого, вы постепенно увеличите время в постели и время сна.

Вот как работает терапия ограничения сна:

Первый шаг — определить, сколько в среднем вы действительно спите. В течение двух недель ведите журнал, в котором записывайте количество часов, которые вы спите каждую ночь, а затем рассчитывайте среднее значение.Добавление тридцати минут к вашему среднему времени сна — это ваше начальное время в постели. Например, если вы в среднем спите пять с половиной часов в сутки, ваше первоначальное время в постели будет шесть часов. (Примечание: во избежание нарушения функционирования на следующий день не оставайтесь в постели менее 5,5 часов, даже если вам кажется, что вы спите меньше.)

Установите одинаковое время пробуждения каждое утро, включая выходные, независимо от того, сколько вы спали прошлой ночью.

Рассчитайте время отхода ко сну, работая в обратном направлении от времени пробуждения, исходя из времени, проведенного вами в постели.Если вы ложитесь спать шесть часов, а просыпаетесь в 6 часов утра, вам пора ложиться спать в полночь. Не ложитесь спать до полуночи, даже если до этого вы чувствуете сонливость.

Через неделю или две по этому графику вы, вероятно, обнаружите, что эффективность вашего сна улучшилась — вы меньше бодрствуете ночью. Когда эффективность вашего сна стабилизируется примерно на 85%, увеличьте время сна на пятнадцать минут, ложившись спать на пятнадцать минут раньше. Добавляйте пятнадцать минут к своему времени в постели каждую неделю, пока не почувствуете, что вы хорошо отдохнули и не хотите спать в течение дня, а эффективность вашего сна составит около 90%.

Советы: Избегайте сна. В частности, не засыпайте вечером перед телевизором. Примерно за час до сна отдохните чем-нибудь расслабляющим, например, почитайте, послушайте тихую музыку или примите теплую ванну.

Исследования показали, что терапия с ограничением сна является эффективным безмедикаментозным методом преодоления бессонницы, но точно так же, как не всем нужно спать по восемь часов в сутки, терапия ограничения сна подходит не всем. С помощью терапевта по поведенческому сну, который поможет оценить ваши индивидуальные потребности и проконтролировать терапию, вы можете обнаружить, что хороший ночной сон вполне доступен.

Алекс Димитриу, доктор медицины, является основателем Menlo Park Psychiatry & Sleep Medicine в Менло-Парке, Калифорния. Он имеет двойной сертификат по психиатрии и медицине сна.

Ограничение сна и CBTI | Стэнфордское здравоохранение

Когнитивно-поведенческая терапия бессонницы (CBTI): ограничение сна

Эта процедура, разработанная Артуром Спилманом, предназначена для устранения продолжительных пробуждений посреди ночи. Он не направлен на ограничение фактического времени сна, а, скорее, на первоначальное ограничение времени, проведенного в постели.Последующие шаги заключаются в постепенном увеличении времени, проведенного в постели. Первоначальное время отхода ко сну — это обычно среднее время сна за ночь за последнюю неделю. Однако время, разрешенное в постели, не должно быть менее 5,5 часов, даже для людей, которые спят менее 5,5 часов в сутки.

Например, рассмотрим человека, который ложится спать в 23:00. и встает с постели в 8:00, но спит в среднем всего 6 часов за ночь. На первом этапе этой процедуры этот человек будет находиться в постели всего 6 часов (например,г., с 12:00 до 6:00). Это звучит жестко, но примерно через неделю будет заметное уменьшение времени, проведенного без сна посреди ночи.

Обычно люди испытывают заметное улучшение качества сна после недели ограниченного времени в постели, но они также понимают, что не высыпаются. В этом случае следующим шагом будет постепенное увеличение времени, проведенного в постели, на 15–30 минут, при условии, что бодрствование посреди ночи остается минимальным.

За каждым новым продлением времени в постели следят как минимум в течение недели перед переходом к следующему продлению. Решение о том, когда продлить время в постели, основывается на процентном соотношении времени сна по сравнению со временем, проведенным в постели. Это называется эффективностью сна. Если средняя эффективность сна составляет 85% и более, время в постели увеличивается. Если оно ниже 80%, время сна дополнительно ограничивается. В остальном время в постели остается неизменным. Существует несколько вариантов этой процедуры, и терапевт выбирает тот, который лучше всего подходит индивидуальному пациенту.Во всех вариантах процедура продолжается до тех пор, пока не будет достигнута точка, после которой дальнейшее продление не требуется, поскольку полученного количества сна достаточно для оптимальной дневной функции.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *