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Enregistrement W2807228245 · doi:10.1093/sleep/zsy113

The association between white matter and sleep spindles differs in young and older individuals

2018· article· en· W2807228245 sur OpenAlexafffund
Pierre‐Olivier Gaudreault, Nadia Gosselin, Marjolaine Lafortune, Samuel Deslauriers‐Gauthier, Nicolas Martin, Maude Bouchard, Jonathan Dubé, Jean‐Marc Lina, Julien Doyon, Julie Carrier

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalCanadian Sleep & Circadian NetworkUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNon-rapid eye movement sleepPsychologyAudiologyWhite matterSleep (system call)Sleep spindleElectroencephalographyThalamusK-complexYoung adultNeuroscienceDevelopmental psychologyMagnetic resonance imagingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study Objectives: Sleep is a reliable indicator of cognitive health in older individuals. Sleep spindles (SS) are non-rapid eye movement (NREM) sleep oscillations implicated in sleep-dependent learning. Their generation imply a complex activation of the thalamo-cortico-thalamic loop. Since SS require neuronal synchrony, the integrity of the white matter (WM) underlying these connections is of major importance. During aging, both SS and WM undergo important changes. The goal of this study was to investigate whether WM integrity could predict the age-related reductions in SS characteristics. Methods: Thirty young and 31 older participants underwent a night of polysomnographic recording and a 3T magnetic resonance imaging acquisition including a diffusion sequence. SS were detected in NREM sleep and EEG spectral analysis was performed for the sigma frequency band. WM diffusion metrics were computed in a voxelwise design of analysis. Results: Compared to young participants, older individuals showed lower SS density, amplitude, and sigma power. Diffusion metrics were correlated with SS amplitude and sigma power in tracts connecting the thalamus to the frontal cortex for the young but not for the older group, suggesting a moderation effect. Moderation analyses showed that diffusion metrics explained between 14% and 39% of SS amplitude and sigma power variance in the young participants only. Conclusion: Our results indicate that WM underlying the thalamo-cortico-thalamic loop predicts SS characteristics in young individuals, but does not explain age-related changes in SS. Other neurophysiological factors could better explain the effect of age on SS characteristics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations31
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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