Increased Fragmentation of Rest-Activity Patterns Is Associated With a Characteristic Pattern of Cognitive Impairment in Older Individuals
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: Aging is accompanied by changes in cognitive function, and changes in rest-activity patterns. Previous work has demonstrated associations between global rest-activity measures and cognitive performance on a number of tasks. Recently, we demonstrated that aging is associated with changes in the minute-to-minute fragmentation of rest-activity patterns in addition to changes in amounts of rest and activity. Given the body of experimental evidence linking sleep fragmentation with decrements in cognitive function in animals and humans, we hypothesized that increased fragmentation of rest-activity patterns would be associated with decreased cognitive function in older individuals. DESIGN: Cross-sectional. PARTICIPANTS: 700 community-dwelling individuals from the Rush Memory and Aging Project. MEASUREMENTS AND RESULTS: We obtained up to 11 days of actigraphic recordings in subjects' home environments and quantified the fragmentation of rest and activity using a recently developed state transition metric. We tested the associations between this metric and performance in 5 cognitive domains. Greater fragmentation of both rest and activity were associated with lower levels of cognitive performance, and this association was independent of total amounts of rest or activity. There was a characteristic pattern of cognitive deficits associated with rest and activity fragmentation, with preferential involvement of perceptual speed, semantic memory, working memory, and visuospatial abilities, and relative sparing of episodic memory. CONCLUSIONS: The fragmentation of periods of rest and activity is a clinically important characteristic of rest-activity patterns that correlates with cognitive performance in older individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».