{"id":1733,"date":"2022-09-07T09:40:56","date_gmt":"2022-09-07T07:40:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/?p=1733"},"modified":"2026-04-15T17:34:22","modified_gmt":"2026-04-15T15:34:22","slug":"non-dormire-ti-mette-ansia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/non-dormire-ti-mette-ansia\/","title":{"rendered":"Non dormire ti mette ansia?"},"content":{"rendered":"
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Autore: Tommaso Ubezio<\/a>
\nDate: 07-11-2022<\/p>\n

 <\/p>\n

Dormire \u00e8 una delle attivit\u00e0 necessarie per poter vivere, ma quanto bisogna dormire? Quanto si pu\u00f2 dormire? La mancanza di sonno quale effetto provoca?
\nQueste domande sono alla base di uno studio pubblicato su Depression and Anxiety[1]<\/a> che indaga come e in che misura il bisogno individuale di sonno possa incidere su disturbi come l\u2019ansia, definita come un disturbo psicofisico caratterizzato da tensione, preoccupazione e inquietudine.<\/p>\n

L\u2019idea \u00e8 quella di esplorare associazioni tra ansia e disturbi del sonno per identificare chi ne soffre maggiormente all\u2019interno della popolazione dei giovani adulti, considerata una popolazione a rischio per questi disturbi, distinguendo per sesso e per attivit\u00e0 (studio vs lavoro).
\nSono stati interpellati circa 2000 studenti e 1000 lavoratori, di et\u00e0 compresa tra 20 e 27 anni, a cui \u00e8 stato chiesto di rispondere mediante questionario[2]<\/a> a domande riguardanti le loro abitudini e i livelli di sonno: ad esempio quanto dormivano e quanto avrebbero voluto dormire. Tutti questi dati sono stati utilizzati come strumento di screening e misura di gravit\u00e0 per il disturbo d’ansia generalizzato (GAD)[3]<\/a>. Questo dataset \u00e8 stato da noi rielaborato con un approccio Bayesiano ponendoci come obiettivo quello di prevedere la probabilit\u00e0 di avere un certo livello di ansia in funzione dei diversi bisogni di sonno e delle altre variabili raccolte dalle risposte dei soggetti partecipanti.<\/p>\n

Il livello d\u2019ansia \u00e8 stimato con un punteggio da 0 da 21, diviso in quattro fasce:<\/p>\n

– 0-4: ansia minima<\/p>\n

– 5-9: ansia lieve<\/p>\n

– 10-14: ansia moderata<\/p>\n

– 15-21: ansia grave<\/p>\n

Il campione in esame \u00e8 stato preso equilibrato tra uomini e donne e studenti e lavoratori, come si pu\u00f2 vedere da entrambi i grafici.<\/p>\n

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\"\"<\/p>\n

Figura 1 distribuzioni del livello d’ansia M(grigi) vs F(rosa) (Sx) e Studenti(verdi)i vs Lavorator(grigi)i (Dx)<\/em><\/p>\n

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Poich\u00e9 l\u2019ansia \u00e8 misurata in livelli ordinali discreti si \u00e8 scelto un modello che potesse rispecchiare questa particolare caratteristica. Per ordinale e discreto si intende un risultato come le posizioni in classifica alla fine di una gara di corsa: primo, secondo terzo ecc.. Nell\u2019analisi occorre anche tenere in considerazione che le persone tendono a ponderare le proprie risposte (nei sondaggi, rispondendo ai questionari) in base a una scala metrica continua innata.<\/p>\n

Il modello presuppone che il valore metrico delle variabili sia normalmente distribuito, nonostante le persone abbiano una sorta di soglia per ogni categoria di risposta. Nel modello, le soglie sono state identificate con i quantili della distribuzione normale sottostante…<\/p>\n

Le variabili risultate pi\u00f9 significative per questo modello sono state:<\/p>\n

lwsleep -> media giornaliera delle ore di sonno, calcolata nell\u2019ultima settimana<\/p>\n

sleepdebt -> debito di sonno, ovvero le ore in meno che vengono dormite rispetto alle ore di sonno percepite come ottimali dal soggetto<\/p>\n

gender -> femmine (1) o maschi (0)<\/p>\n

depression -> grado di depressione[4]<\/a><\/p>\n

worker-> lavoratori (1) o studenti (0)<\/p>\n

L\u2019analisi dei dati \u00e8 stata fatta con una regressione lineare, ovvero ipotizzando una relazione lineare tra il livello di ansia e le variabili indipendenti…
\nDalle analisi \u00e8 emersa una significativa importanza delle variabili sleepdebt e lwsleep: sia aumentando il debito di sonno che diminuendo le ore dormite aumenta il livello di ansia.<\/p>\n

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\"\"<\/p>\n

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Il grafico dimostra lo spostamento delle distribuzioni di probabilit\u00e0, inizialmente centrate sul valore zero, rispettivamente su valori superiori (sleepdebt) o inferiori (lwsleep), ma si osserva che non si possono fare ulteriori affermazioni sull’entit\u00e0 dell’effetto visto che stiamo considerando delle variabili che non sono continue.<\/p>\n

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\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Per quanto riguarda le caratteristiche dei soggetti (maschi vs femmine e lavoratori vs studenti) si pu\u00f2 notare come il fatto di essere femmine aumenti notevolmente la possibilit\u00e0 di avere ansia mentre essere lavoratore la diminuisca (segno negativo).<\/span><\/p>\n

# LIVELLI D\u2019ANSIA<\/span><\/p>\n

Il risultato della regressione, ovvero di tutti i nostri test ci restituisce un numero da cui \u00e8 possibile poi ricondurci ai livelli di ansia che sono presenti nelle scale internazionali.
\n<\/span>Come si pu\u00f2 vedere dal grafico il campione di popolazione \u00e8 distribuito maggiormente su livelli soglia intermedi dove a intuito si trova maggiormente la popolazione. Grazie alle tecniche di statistica Bayesiana possiamo dare maggiore importanza alle soglie pi\u00f9 numerose, creando cos\u00ec dei confini tra le soglie non pi\u00f9 di ampiezza uguale ma proporzionata. Per cui il primo livello non andr\u00e0 pi\u00f9 da 0 a 1, ma andr\u00e0 da 0 a 0,35 come si pu\u00f2 vedere in figura. Tra i livelli 13, 14 e ancora pi\u00f9 evidente nel 17 e 18 si trova la maggior parte del campione e di conseguenza la lunghezza dell\u2019intervallo sar\u00e0 maggiore di una unit\u00e0.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

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# PREDIZIONI<\/span><\/p>\n

<\/div>\n

Una volta definito e validato il modello, \u00e8 possibile utilizzarlo per prevedere le probabilit\u00e0 di avere un certo livello di ansia per un singolo soggetto. Come esempio di predizione consentita dal modello consideriamo due soggetti di caratteristiche opposte:<\/span><\/p>\n

A. Su una studentessa con un alto livello di depressione e una lieve carenza di sonno<\/span><\/p>\n

B. un lavoratore di sesso maschile, con un basso livello di depressione e sonno poco alterato.<\/span><\/p>\n

I risultati sono riportati nella figura. Come si nota nel soggetto A (grafico a sinistra) la probabilit\u00e0 \u00e8 maggiore per i livelli corrispondenti alla categoria di ansia grave (15-21) mentre nel soggetto B (grafico a destra) le probabilit\u00e0 maggiori sono nel range della ansia lieve (5-9).<\/span><\/p>\n

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# NOTE TECNICHE<\/span><\/p>\n

Le analisi sono state svolte con l\u2019utilizzo della statistica Bayesiana che ha permesso di ottenere delle distribuzioni di probabilit\u00e0 per le predizioni, pur partendo da una situazione iniziale sostanzialmente neutrale in assenza di informazioni o ipotesi sul comportamento del sistema.<\/span><\/p>\n

Dickinson DL, Wolkow AP, Rajaratnam SMW, Drummond SPA. Personal sleep debt and daytime sleepiness mediate the relationship between sleep and mental health outcomes in young adults. Depress Anxiety. 2018 Aug;35(8):775-783
\nI questionari sono a livello globale utilizzati e creati appositamente per questo tipo di studi
\nSpitzer RL, Kroenke K, Williams JB, et al. A brief measure for assessing generalized anxiety disorder: the GAD-7. Arch Intern Med. 2006 May 22 166(10):1092-7
\nGrado di depressione calcolato con la scala PHQ-2 con valori da 0-6<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/article>\n<\/div>\n<\/div>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][mk_padding_divider][\/vc_column][\/vc_row]\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Tommaso Ubezio<\/p>\n

Dormire \u00e8 una delle attivit\u00e0 necessarie per poter vivere, ma quanto bisogna dormire? Quanto si pu\u00f2 dormire? La mancanza di sonno quale effetto provoca?
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