Associations between sleep and cognitive performance in a racially/ethnically diverse cohort: the Study of Women’s Health Across the Nation
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: To determine whether actigraphy-assessed indices of sleep are associated with cognitive performance in women, and explore whether these associations vary by race/ethnicity. METHODS: Participants were 1,126 postmenopausal community-dwelling females (mean age 65 years) from the observational Study of Women's Health Across the Nation (SWAN); 25% were black, 46% white, 13% Chinese, 11% Japanese, and 5% Hispanic. Actigraphy-assessed sleep measures included total sleep time, wake after sleep onset (WASO), and fragmentation. Cognitive measures included immediate and delayed verbal memory, working memory, and information processing speed. All measures were assessed in conjunction with SWAN annual visit 15. RESULTS: Across the sample, after covariate adjustment, greater WASO and fragmentation were concurrently associated with slower information processing speed. Black participants had significantly worse sleep relative to other race/ethnic groups. Significant race/sleep interactions were observed; in black, but not white, participants, greater fragmentation was concurrently associated with worse verbal memory and slower information processing speed, and greater WASO was concurrently associated with slower information processing speed. Sleep-cognitive performance associations were not different in Chinese and Japanese participants relative to white participants. CONCLUSIONS: Greater wakefulness and fragmentation during sleep are concurrently associated with slower information processing. Sleep continuity impacted concurrent cognitive performance in black, but not white, women. This effect may not have been detected in white women because their sleep was largely within the normal range. Future longitudinal studies in diverse samples are critical to further understand whether race/ethnicity moderates the influence of sleep on cognitive performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».