• Aucun résultat trouvé

4. Discussion

4.4 Implications de l’étude

4.4.1 Implications théoriques.

La présente étude offre un appui aux études du groupe de Bastien ainsi qu’aux modèles théoriques présentés en introduction quant à l’activation corticale. En effet, le traitement de l’information accru chez les deux groupes d’INS appuie le modèle d’hyperactivation corticale de Perlis. Pour ce qui est du modèle d’inhibition psychobiologique d’Espie,

l’incapacité des individus souffrant d’insomnie à désactiver les systèmes de traitement de l’information pendant la nuit, démontré par un P2 plus ample, appuie l’hypothèse de ce modèle qui indique une plus grande difficulté à cesses de traiter l’information pendant la nuit.

Il existe maintenant un grand bassin d’études qui suggèrent une association entre l’activation corticale et la mésestimation du sommeil (voir Bastien, 2011 et Harvey & Tang, 2012 pour des revues). L’activation corticale accrue retrouvée dans la présente étude est reliée à la mésestimation puisque les réponses corticales P2 étaient plus amples chez les IPA, qui mésestiment grandement leur sommeil. Ce lien d’activation corticale et de mésestimation est abordé dans les modèles de Perlis, d’Espie ainsi que de Harvey. La présente étude appuie cette association et apporte des précisions sur les modérateurs de ce lien. Elle appuie aussi le fait de séparer les IPA et les IPS dans les futures recherches pour éviter de masquer des différences entre ces groupes au niveau de l’activation corticale et du traitement de l’information.

4.4.2 Implications méthodologiques.

L’étude entérine les précédentes indiquant une association entre la mésestimation du sommeil et l’activation corticale en utilisant une mesure de l’activation qui n’a pas été souvent liée à la mésestimation. En effet, la méthode la plus utilisée pour mesurer l’activation corticale est l’analyse spectrale de l’EEG. Ces études observent qu’une activité plus importante dans les bandes de fréquences rapides de l’EEG pendant l’endormissement semblerait être une caractéristique primaire de l’insomnie (Merica, et al., 1998; Perlis et al., 1997, 2001a, 2001b), et plus particulièrement des IPA (St-Jean et al., 2013) et liée à la mésestimation (Krystal et al., 2002). Une étude récente a utilisé les fuseaux de sommeil et a démontré que les fuseaux des IPA étaient plus courts que ceux des bons dormeurs et des IPS. Comme on attribue aux fuseaux de sommeil un rôle de protection du sommeil (De Gennaro & Ferrara, 2003; Jankel & Niedermeyer, 1985; Schabus et al., 2007), les résultats de l’étude de Normand, St-Hilaire et Bastien (2016) vont dans le sens des autres études associant l’activation corticale et la mésestimation. La convergence des études utilisant différentes mesures objectives d’activation corticale (potentiels évoqués cognitifs, analyse spectrale,

évènements phasiques) appuie fortement le lien entre la mésestimation et l’activation corticale.

Les résultats ont démontré des différences claires entre les IPA et les deux autres groupes, mais ces différences n’étaient pas apparentes lorsque les participants étaient catégorisés selon leur mésestimation de la nuit même où les potentiels évoqués étaient présentés. Ceci soulève la question de la très grande variabilité inter-nuit. Selon l’étude d’Herbert et al. (2017), 54% de la variation de la mésestimation du temps total de sommeil et 83% de la latence au sommeil est due aux différences entre les nuits pour un même participant. L’analyse principale de notre étude a utilisé l’index de mésestimation issu des données objectives et subjectives d’une seule nuit (nuit expérimentale), alors que le diagnostic du type d’insomnie a été émis selon le consensus des données de deux semaines d’agenda de sommeil ainsi que de deux nuits de polysomnographie. Les résultats de la présente étude révèlent l’importance d’utiliser des indices moyennés sur plusieurs nuits pour contrer cette variabilité inter-nuit.

La présente étude a utilisé l’index de mésestimation de Manconi et al. (2010) avec le paramètre du TEAE, ce qui n’avait pas été encore réalisé avec cet index. L’index de mésestimation permet une vision intuitive et rapide de la mésestimation en plus de permettre la séparation de types de mésestimateurs. Jusqu’à maintenant, l’index de mésestimation a été utilisé et validé seulement pour le paramètre de temps total de sommeil (Herbert et al., 2017; Manconi et al., 2010) et de latence au sommeil (Maes et al, 2014). La présente étude a donc validé l’utilisation de cet indice pour le temps passé éveillé après l’endormissement, qui est reconnu comme étant le plus lié à la mésestimation (Bastien et al., 2013; Feige et al., 2008; Herbert et al. 2017). Utilisé de manière catégorielle, cet indice permet une bonne comparaison entre ceux qui mésestiment de manière plus modérée et ceux qui mésestiment plus fortement leur sommeil.

4.4.3 Implications pratiques.

L’étude a une visée plutôt fondamentale, mais elle apporte tout de même un appui aux écrits qui différencient les IPA des IPS. Cette distinction a un impact sur le traitement des deux types d’insomnie et l’importance de les différencier dans la pratique. En effet, certaines

études rapportent que la TCC adaptée pour l’insomnie n’apporte pas d’aussi bons résultats chez des patients avec une grande mésestimation. Si cette mésestimation n’est pas abordée lors du traitement, celle-ci peut contribuer à une mauvaise réponse au traitement ou encore même contribuer à une rechute après le traitement (Bathgate, Edinger & Krystal, 2017;Perlis, Jungquist, Smith, & Posner, 2006). En effet, la mésestimation du sommeil peut être un facteur précipitant de l’insomnie objective (Harvey, 2002; Harvey & Tang, 2012). Quelques études ont tenté de traiter la mésestimation du sommeil (Downey & Bonnet, 1992; Mercer, Lack, & Bootzin, 2005; Tang & Harvey, 2004b) et ont déterminé qu’informer les patients de leur sommeil objectif et de leur degré de mésestimation apportait une réduction des difficultés de sommeil. Cependant, alors que certaines études indiquent que la TCC aurait un effet sur l’activation corticale (Altena, Van Der Werf, Strijers & Van Someren, 2008; Cervena et al. 2004; Krystal & Edinger, 2010), aucune étude ne s’intéresse à une manière de réduire le traitement de l’information pour améliorer la perception du sommeil.

4.5 Limites

La limite principale de cette étude est l’utilisation des potentiels évoqués cognitifs pendant la nuit pour la première et unique fois lors de la nuit expérimentale. En effet, plusieurs nuits de potentiels évoqués nocturnes auraient pu permettre une meilleure représentation du traitement de l’information des participants. De la même manière que la première nuit de PSG est une nuit d’adaptation et ne devrait jamais être utilisée dans les analyses (St-Hilaire & Bastien, sous presse; Tamaki, Nittono, Hayashi & Hori, 2005), une nuit d’habituation aux potentiels évoqués aurait peut-être permis de révéler plus de différences entre les groupes. L’utilisation de la mésestimation pendant cette première nuit de présentation de sons pourrait expliquer la présence de bons dormeurs et d’IPS dans le groupe qui mésestime le plus, étant donné que ces groupes ne sont pas habitués à traiter autant d’information pendant la nuit.

Une autre limite de l’étude est la seule inclusion de l’activation corticale comme corrélat de la mésestimation. Comme l’indique le modèle intégratif de Harvey & Tang (2012), il y a plusieurs mécanismes qui, ensemble, créent une perception erronée du sommeil. Une étude qui intègrerait des mesures d’activation corticale, cognitive et physiologique

pourrait arriver à appuyer complètement ce modèle, mais une telle étude requerrait une très grande quantité de participants pour être assez puissante pour être statistiquement valide.

Finalement, pour atteindre une puissance statistique valide avec le nombre de participants disponible, cette étude n’a utilisé que la mésestimation du temps passé après l’endormissement. Or, la mésestimation est un phénomène complexe et la perception rétrospective de son sommeil, même si plutôt reliée au temps passé éveillé pendant la nuit, englobe tous les paramètres du sommeil. Il est possible que l’utilisation de tous les paramètres (LS, TEAE, TTS et ES) pour la création d’un score composite de mésestimation plus générale du sommeil soit une meilleure représentation du concept.

4.6 Avenues de recherche

À défaut de pouvoir effectuer des études avec des échantillons plus nombreux considérant les ressources nécessaires pour des études d’une telle envergure, la réplication des résultats en utilisant des indices de mésestimations et de traitement de l’information issus de plusieurs nuits est nécessaire pour obtenir une convergence scientifique.

Les potentiels évoqués cognitifs pendant la nuit semblent être une bonne avenue de recherche pour comprendre les fondements du traitement de l’information pendant la nuit et son lien avec la mésestimation. Étudier les autres réponses comme le P3 et le N350 pourrait préciser le lien entre les mécanismes précis de traitement de l’information et la mésestimation du sommeil. De plus, la négativité de discordance (mismatch negativity) a été démontrée comme plus importante chez les INS et même corrélée positivement avec la dépression (Wang, Zhu, Pan, Hu & Wang, 2001). Les IPA de la présente étude avaient un score de dépression significativement plus élevé que les autres types de dormeurs, il serait donc intéressant de vérifier le lien entre la négativité de discordance et la mésestimation du sommeil, et le rôle des symptômes dépressifs.

Il serait intéressant d’explorer davantage les potentiels évoqués pendant l’éveil pendant la journée, mais aussi pendant le sommeil diurne (siestes) en lien avec la mésestimation du sommeil. Il est connu que l’hyperactivation corticale est une problématique qui se présente sur 24h, pendant l’éveil et le sommeil diurne et nocturne (Bonnet & Arand, 1995; Stepanski,

Zorick, Roehrs & Young, 1988; Horne, 2010; Pérusse et al., 2013; Pérusse, De Koninck & Bastien, 2015; Riemann et al., 2010), nous pourrions alors songer que le traitement de l’information diurne pourrait affecter la perception du sommeil nocturne. Les résultats de l’étude de Bastien et al. (2008b) ont démontré une augmentation de la réponse N1 le soir et le matin chez les INS comparativement aux BD ainsi qu’une augmentation du P2 chez les INS le soir. Une étude semblable qui différencie les IPS des IPA pourrait préciser les résultats quant à la mésestimation du sommeil.

Finalement, des études misant sur le traitement de l’insomnie chez le sous-groupe des IPA devraient être la prochaine voie des études de mésestimation et d’activation corticale. Comme la présente étude et celle de Ceklic et Bastien (2015) ont démontré l’altération de l’inhibition du traitement de l’information chez les INS, particulièrement chez les IPA, il serait important de cibler ce déficit lors du traitement des IPA. Une approche éducative est déjà connue pour aider ce type d’individu souffrant d’insomnie, mais les appuis empiriques sont encore assez rares (Geyer et al., 2011) et ces traitements ne visent pas la réduction du traitement de l’information. Un traitement visant la mésestimation ainsi que la réduction de l’activation corticale apporterait assurément des résultats optimaux pour les IPA.

Références

Altena, E., Van Der Werf, Y.D., Strijers, R.L., & Van Someren, E.J. (2008). Sleep loss affects vigilance: effects of chronic insomnia and sleep therapy. Journal of Sleep

Research, 17, 335-43.

American Academy of Sleep Medicine. (2014). International classification of sleep

disorders: Diagnostic and Coding Manual (3rd ed., ICSD-3). Darien, Illinois: Author.

American Psychiatric Association. (1994). Diagnostic and statistical manual of mental

disorders (4th ed., DSM-IV). Washington, DC: Author.

American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental

disorders (5th ed., DSM-5). Arlington, VA: American Psychiatric Publishing.

Baglioni, C., Regen, W., Teghen, A., Spiegelhalder, K., Feige, B., Nissen, C., & Riemann, D. (2014). Sleep changes in the disorder of insomnia: a meta-analysis of

polysomnographic studies. Sleep medicine reviews, 18, 195-213.

Bastien, C.H. (2011). Insomnia: Neurophysiological and Neuropsychological Approaches.

Neuropsychology Review, 21, 22-40.

Bastien, C.H., Crowley, K.E., & Colrain, I.M. (2002). Evoked potential components unique to non-REM sleep: relationship to evoked K-complexes and vertex sharp waves.

International Journal of Psychophysiology, 46, 257 -274.

Bastien, C. H., Guimond, S., St-Jean, G., & Lemelin, S. (2008a). Signs of insomnia in borderline personality disorder individuals. J Clin Sleep Med, 4, 462-470.

Bastien, C.H., St-Jean, G., Morin, C.M., Turcotte, I., & Carrier, J. (2008). Chronic psychophysiological insomnia: hyperarousal and/or inhibition deficits? An ERPs investigation. Sleep, 31, 887-898.

Bastien, C. H., Turcotte, I., St-Jean, G., Morin, C. M., & Carrier, J. (2013). Information processing varies between insomnia types: Measures of N1 and P2 during the night.

Journal of Behavioral Sleep Medicine, 11, 56-72.

Bastien, C.H., Vallières, A., & Morin, C.M. (2001). Validation of the Insomnia Severity Index as an outcome measure for insomnia research. Sleep Medicine, 2, 297-307. Bastuji, H., García-Larrea, L., Franc, C., & Mauguière, F. (1995). Brain processing of

evoked responses using the oddball paradigm. Journal of Clinical Neurophysiology,

12, 155-167.

Bathgate, C. J., Edinger, J. D., & Krystal, A. D. (2017). Insomnia Patients With Objective Short Sleep Duration Have a Blunted Response to Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia. Sleep, 40, 1-11.

Beck, A. T., Epstein, N., Brown, G., & Steer, R. A. (1988a). An inventory for measuring clinical anxiety: Psychometric properties. Journal of Consulting & Clinical

Psychology, 56, 893–897.

Beck, A. T., Steer, R. A., & Garbin, M. G. (1988b). Psychometric properties of the Beck Depression Inventory: Twenty-five years of evaluation. Clinical Psychology Review, 8, 77–100.

Bernard, P., Ivers, H., Savard, M. H., & Savard, J. (2016). Temporal relationships between sleep and physical activity among breast cancer patients with insomnia. Health

Psychology, 35, 1307-1315.

Blais, F. C., Gendron, L.., Mimeault, V., & Morin, C. M. (1997). Evaluation de l'insomnie : validation de trois questionnaires (French). L' Encéphale, 23, 447-453

Bland, J. M., & Altman, D. G. (1999). Measuring agreement in method comparison studies.

Statistical methods in medical research, 8, 135-160.

Bland, J. M., & Altman, D. G. (2007). Agreement between methods of measurement with multiple observations per individual. Journal of biopharmaceutical statistics, 17, 571- 582.

Bonnet, M. H., & Arand, D. L. (1995). 24-Hour metabolic rate in insomniacs and matched normal sleepers. Sleep, 18, 581-581.

Bonnet, M. H., & Arand, D. L. (1997). Physiological activation in patients with sleep state misperception. Psychosomatic Medicine, 59, 533–540.

Bonnet, M. H., & Arand, D. L. (2010). Hyperarousal and insomnia: State of the science.

Sleep Medicine Reviews, 14, 9–15.

Brunner, D., Vasko, R., Detka, C., Monahan, J., Reynolds, C., & Kupfer, D. (1996). Muscle artifacts in the sleep EEG: Automated detection and effect on all‐night EEG power spectra. Journal of sleep research, 5, 155-164.

Campbell, K.B. (2010). Event-related potentials as a measure of sleep disturbance: a tutorial review. Noise and Health, 12, 137-153.

Campbell, K.B., Bell, I., & Bastien, C. (1992). Evoked potential measures of information processing during natural sleep. Sleep, arousal, and performance, 88-116.

Campbell, K.B, & Colrain, I.M. (2002). Event-related potential measures of the inhibition of information processing: II. The sleep onset period. International Journal of

Psychophysiology, 46, 197-214.

Carney, C. E., Buysse, D. J., Ancoli-Israel, S., Edinger, J. D., Krystal, A. D., Lichstein, K. L., & Morin, C. M. (2012). The consensus sleep diary: standardizing prospective sleep self-monitoring. Sleep, 35, 287-302.

Ceklic, T., & Bastien, C. H. (2015). Information processing during NREM sleep and sleep quality in insomnia. International Journal of Psychophysiology, 98, 460-469.

Cervena, K., Dauvilliers, Y., Espa, F., Touchon, J., Matousek, M., Billiard, M., & Besset, A. (2004). Effect of cognitive behavioural therapy for insomnia on sleep architecture and sleep EEG power spectra in psychophysiological insomnia. Journal of Sleep

Research, 13, 385-393.

Cheng, J., Edwards, L. J., Maldonado‐Molina, M. M., Komro, K. A., & Muller, K. E. (2010). Real longitudinal data analysis for real people: building a good enough mixed model. Statistics in medicine, 29, 504-520.

Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2013). Applied multiple regression / correlation analysis for the behavioral sciences. Routledge.

Colrain, I., & Campbell, K. (2007). The use of evoked potentials in sleep research. Sleep

Medicine Reviews, 11, 277-293.

Cooley, J. W., & Tukey, J. W. (1965). An algorithm for the machine calculation of complex Fourier series. Mathematics of computation, 19, 297-301.

Cote, K.A. (2002). Probing awareness during sleep with the auditory odd-ball paradigm.

International Journal of Psychophysiology, 46, 227-241

Cote, K.A., Etienne, L., Campbell, K.B. (2001). Neurophysiological evidence for the detection of external stimuli during sleep. Sleep, 24, 791-803.

Crowley, K.E., & Colrain, I.M. (2004). A review of the evidence for P2 being an

independent component process: age, sleep and modality. Clinical Neurophysiology,

115, 732 -744.

Curcio, G., Ferrara, M., Piergianni, A., Fratello, F., & De Gennaro, L. (2004). Paradoxes of the first-night effect: a quantitative analysis of antero-posterior EEG

topography. Clinical Neurophysiology, 115, 1178-1188.

De Gennaro, L., & Ferrara, M. (2003). Sleep spindles: an overview. Sleep Medicine

Reviews, 7, 423–440

Downey, R., & Bonnet, M. H. (1992). Training subjective insomniacs to accurately perceive sleep onset. Sleep: Journal of Sleep Research & Sleep Medicine, 15, 58-63. Edinger, J. D., Bonnet, M. H., Bootzin, R. R., Doghramji, K., Dorsey, C. M., Espie, C. A.,

... & Stepanski, E. J. (2004). Derivation of research diagnostic criteria for insomnia: report of an American Academy of Sleep Medicine Work Group. Sleep, 27, 1567- 1596.

Edinger, J. D., & Fins, A. I. (1995). The distribution and clinical significance of sleep time misperceptions among insomniacs. Sleep: Journal of Sleep Research & Sleep

Medicine, 18, 232-239.

Edinger, J. D., & Krystal, A. D. (2003). Subtyping primary insomnia: is sleep state misperception a distinct clinical entity? Sleep medicine reviews, 7, 203-214. Espie, C. A. (2002). Insomnia: conceptual issues in the development, persistence, and

treatment of sleep disorder in adults. Annual Review of Psychology, 53, 215-243. Feige, B., Al-Shajlawi, A., Nissen, C., Voderholzer, U., Hornyak, M., Spiegelhalder, K., ...

& Riemann, D. (2008). Does REM sleep contribute to subjective wake time in primary insomnia? A comparison of polysomnographic and subjective sleep in 100 patients.

Journal of sleep research, 17, 180-190.

Feige, B., Baglioni, C., Spiegelhalder, K., Hirscher, V., Nissen, C., & Riemann, D. (2013). The microstructure of sleep in primary insomnia: An overview and extension.

International Journal of Psychophysiology, 89, 171-180.

First, M.B., Spitzer, R.L., Gibbon, M., Williams, J.B.W., 1996. Structured Clinical

Interview for DSM-IV Axis I Disorders, Clinician Version (SCID-CV), American

Fortier-Brochu, É., Beaulieu-Bonneau, S., Ivers, H., & Morin, C. M. (2012). Insomnia and daytime cognitive performance: a meta-analysis. Sleep medicine reviews, 16, 83-94. Frankel, B. L., Coursey, R. D., Buchbinder, R., & Snyder, F. (1976). Recorded and

reported sleep in chronic primary insomnia. Archives of General Psychiatry, 33, 615- 623.

Gasser, T. (1977). General characteristics of the EEG as a signal. EEG informatics, A

didactic review of methods and applications of EEG data processing. Elsevier,

Amsterdam, 37-52.

Geyer, J. D., Lichstein, K. L., Ruiter, M. E., Ward, L. C., Carney, P. R., & Dillard, S. C. (2011). Sleep education for paradoxical insomnia. Behavioral sleep medicine, 9, 266- 272.

Hairston, I. S., Talbot, L. S., Eidelman, P., Gruber, J., & Harvey, A. G. (2010). Sensory gating in primary insomnia. European Journal of Neuroscience, 31, 2112-2121. Hansenne, M. (2000). Le potentiel évoqué cognitif P300 (I): aspects théorique et

psychobiologique. Neurophysiologie Clinique/Clinical Neurophysiology, 30, 191-210. Harvey, A. G. (2002). A cognitive model of insomnia. Behaviour research and therapy, 40,

869-893.

Harvey, A. G., & Tang, N. K. (2012). (Mis) perception of sleep in insomnia: A puzzle and a resolution. Psychological bulletin, 138, 77.

Hauri, P., & Fisher, J. (1985). Persistent psychophysiologic (learned) insomnia. Sleep, 9, 38-53.

Herbert, V., Pratt, D., Emsley, R., & Kyle, S. D. (2017). Predictors of Nightly Subjective- Objective Sleep Discrepancy in Poor Sleepers over a Seven-Day Period. Brain

Sciences, 7, 29.

Horne, J.A. (1988). REM sleep. Dans: Horne, J.A. (Dir.), Why We Sleep. Oxford University Press, New York.

Horne, J.A. (2010). Primary insomnia: A disorder of sleep, or primarily one of wakefulness? Sleep Medicine Reviews, 14, 3-7.

Hull, J. & Harsh, J.R. (2001). P300 and sleep-related positive waveforms (P220, P450, and P900) have different determinants. Journal of Sleep Research, 10, 9–17.

Jankel, W. R., & Niedermeyer, E. (1985). Sleep spindles. Journal of clinical

neurophysiology, 2, 1-36.

Keenan, S. A. (2011). An Overview of Polysomnography. Dans Avidan, A. & Barkoukis, T. Review of Sleep Medicine, 3rd edition, Sauders.

Kertesz, R.S., & Cote, K.A. (2011). Event-related potentials during the transition to sleep for individuals with sleep-onset insomnia. Behavioral Sleep Medicine, 9, 68–85. Kline, R. B. (2015). Principles and practice of structural equation modeling. Guilford

publications.

Kloepfer, C., Perlis, M., Riemann, D. (2008). Does REM sleep contribute to subjective wake time in primary insomnia? A comparison of polysomnographic and subjective sleep in 100 patients. Journal of Sleep Research, 17, 180–190.

Krystal, A. D., & Edinger, J. D. (2010). Sleep EEG predictors and correlates of the response to cognitive behavioral therapy for insomnia. Sleep, 33, 669-677.

Krystal, A. D., Edinger, J. D., Wohlgemuth, W. K., & Marsh, G. R. (2002). NREM sleep EEG frequency spectral correlates of sleep complaints in primary insomnia subtypes.

Sleep, 25, 630-640.

Lin, R. M., Xie, S. S., Yan, Y. W., & Yan, W. J. (2017). Intolerance of uncertainty and adolescent sleep quality: The mediating role of worry. Personality and Individual

Differences, 108, 168-173.

Luck, S. J., & Kappenman, E. S. (Eds.). (2011). The Oxford handbook of event-related

potential components. Oxford university press.

Maes, J., Verbraecken, J., Willemen, M., De Volder, I., Van Gastel, A., Michiels, N., ... & Willemen, T. (2014). Sleep misperception, EEG characteristics and autonomic nervous system activity in primary insomnia: a retrospective study on polysomnographic data.

International Journal of Psychophysiology, 91, 163-171.

Manconi, M., Ferri, R., Sagrada, C., Punjabi, N. M., Tettamanzi, E., Zucconi, M., ... & Ferini-Strambi, L. (2010). Measuring the error in sleep estimation in normal subjects and in patients with insomnia. Journal of sleep research, 19, 478-486.

Means, M. K., Edinger, J. D., Glenn, D. M., & Fins, A. I. (2003). Accuracy of sleep perceptions among insomnia sufferers and normal sleepers. Sleep medicine, 4, 285- 296.

Mercer, J., Lack, L., & Bootzin, R. (2005, January). Feedback of sleep/wake state improves subjective and objective sleep of insomniacs. Sleep, 28, A242-A243.

Merica, H., Blois, R., & Gaillard, J. M. (1998). Spectral characteristics of sleep EEG in chronic insomnia. European Journal of Neuroscience, 10, 1826-1834.

Morin, C. M. (1993). Insomnia: Psychological assessment and management (pp. 46-60). D. H. Barlow (Ed.). New York: Guilford Press.

Morin, C. M., Belleville, G., Bélanger, L., & Ivers, H. (2011). The insomnia severity index: psychometric indicators to detect insomnia cases and evaluate treatment

response. Sleep, 34, 601.

Morin, C.M., LeBlanc, M., Bélanger, L., Ivers, H., Mérette, C., Savard, J. (2011). Prevalence of Insomnia and Its Treatment in Canada. The Canadian Journal of

Psychiatry, 56, 540-548.

Morin, C. M., LeBlanc, M., Daley, M., Gregoire, J. P., & Merette, C. (2006). Epidemiology of insomnia: prevalence, self-help treatments, consultations, and determinants of help- seeking behaviors. Sleep medicine, 7, 123-130.

Muller-Gass, A., & Campbell, K.B. (2002). Event-related potential measure of the inhibition of information processing: I. Selective attention in the waking state.

Documents relatifs