Sleep duration, cardiovascular disease, and proinflammatory biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Habitual sleep duration has been associated with cardiometabolic disease, via several mechanistic pathways, but few have been thoroughly explored. One hypothesis is that short and/or long sleep duration is associated with a proinflammatory state, which could increase risk for cardiovascular and metabolic diseases. This hypothesis has been largely explored in the context of experimental sleep deprivation studies which have attempted to demonstrate changes in proinflammatory markers following acute sleep loss in the laboratory. Despite the controlled environment available in these studies, samples tend to lack generalization to the population at large and acute sleep deprivation may not be a perfect analog for short sleep. To address these limitations, population based studies have explored associations between proinflammatory markers and habitual sleep duration. This review summarizes what is known from experimental and cross-sectional studies about the association between sleep duration, cardiovascular disease, and proinflammatory biomarkers. First, the association between sleep duration with both morbidity and mortality, with a focus on cardiovascular disease, is reviewed. Then, a brief review of the potential role of proinflammatory markers in cardiovascular disease is presented. The majority of this review details specific findings related to specific molecules, including tumor necrosis factor-α, interleukins-1, -6, and -17, C-reactive protein, coagulation molecules, cellular adhesion molecules, and visfatin. Finally, a discussion of the limitations of current studies and future directions is provided.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».