Can Slow-Wave Sleep Enhancement Improve Memory? A Review of Current Approaches and Cognitive Outcomes.
Notice bibliographique
Résumé
Slow-wave sleep (SWS) is involved in the overnight consolidation of declarative memories. Recent efforts using auditory stimulation, slow-oscillatory transcranial direct current stimulation (so-tDCS), and pharmacological agents have targeted sleep slow-waves as a method for enhancing cognitive performance. However, no studies thus far have integrated current evidence to provide a preliminary review of the effects of SWS enhancement on memory and other cognitive outcomes. The objective of this review was to synthesize the results of recent experimental studies that have used auditory stimulation, electrical, and pharmacological methods to boost both SWS and cognitive performance. A systematic review was done to identify and consolidate all currently existing empirical studies in this area. We found that each stimulation method could enhance slow-wave power and/or SWS duration in human subjects. Closed-loop, in-phase auditory stimulation enhanced verbal declarative memory in healthy adults. Electrical stimulation using so-tDCS showed some efficacy in promoting verbal declarative memory, picture recognition memory, and location memory. Interleukin-6 and sodium oxybate enhanced declarative verbal memory, while tiagabine and sodium oxybate improved some non-memory measures of cognitive performance. There is some evidence that so-tDCS can also improve certain cognitive outcomes in clinical populations. Overall, future studies should recruit larger sample sizes drawn from more diverse populations, and determine clinical significance and effect sizes of each enhancement methodology.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».