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Enregistrement W194131811 · doi:10.1093/sleep/33.7.861

Sleep and Metabolic Fitness

2010· letter· en· W194131811 sur OpenAlexaff
Angelo Tremblay, Jean‐Philippe Chaput

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2010
Typeletter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep restrictionGhrelinAppetiteContext (archaeology)Sleep (system call)Metabolic syndromeLeptinMedicineEndocrinologySleep deprivationObesityInternal medicinePsychologyHormoneCircadian rhythmBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors have indicated no financial conflicts of interest. WHO WOULD HAVE GUESSED IN 1988, WHEN REAVEN1 DESCRIBED THE CONCEPT OF SYNDROME X (SUBSEQUENTLY NAMED METABOLIC SYNDROME), THAT sleep would eventually be perceived as one of its main related environmental factors? Almost nobody, and this would have been understandable. Indeed, in a context where regular physical activity participation was already recognized as a key player in the prevention of the syndrome, it would have been difficult to anticipate that an increase of the most sedentary activity (i.e., sleep) would be a prerequisite to optimal metabolic fitness. The experimental evidence provided by Van Cauter's group2–4 can be viewed as a cornerstone in the global demonstration of a role of adequate sleep duration as a determinant of metabolic health. Specifically, partial sleep restriction tested in their laboratory decreased glucose tolerance, elevated cortisol concentrations, decreased the satiety hormone leptin, increased the appetite-stimulating hormone ghrelin, and increased hunger and appetite.2–4 In this issue of SLEEP, Gangwisch and colleagues5 contribute in an important manner to the proof of concept in this field. Their study, performed in a large sample of adolescents (n = 14,257) in the United States, showed that for each additional hour of sleep, a significant decrease is observed in the risk of being diagnosed with high cholesterol in young adulthood, particularly in females. In other words, short sleep durations in adolescence seem to leave a print that may increase the long-term predisposition to hypercholesterolemia. As mentioned by the authors, “interventions that lengthen sleep could potentially serve as treatments and as primary preventative measures for hypercholesterolemia.” This argument will however need to be supported by experimental evidence (the only method that can definitively prove causality), because the present observational study provides no insight into the putative underlying mechanistic relationship(s) between adolescent sleep duration and risk of hypercholesterolemia. Interestingly, a randomized clinical trial is currently under way to evaluate the efficacy of a behavioral intervention to extend sleep duration in obese short sleepers.6 Beyond the demonstration of the short sleep-hypercholesterolemia relationship, the study by Gangwisch et al.5 reminds us that there may be unintended consequences to our hectic lifestyle that values voluntary restriction of sleep. The National Sleep Foundation7 claims that sleep duration has decreased by more than one hour over the last few decades. Hopefully, the results of the Gangwisch et al.5 study could help in health education programs to promote a better sleep-related lifestyle in adolescents. After all, few would argue that the reduction of sleep time in adolescents is healthy, and therefore there is minimal risk in taking a pragmatic approach and encouraging a good night's sleep as an adjunct to other health promotion measures in teenagers.8–10

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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