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Enregistrement W3092495569 · doi:10.3389/fphys.2020.564140

Circadian, Sleep and Caloric Intake Phenotyping in Type 2 Diabetes Patients With Rare Melatonin Receptor 2 Mutations and Controls: A Pilot Study

2020· article· en· W3092495569 sur OpenAlexaff
Akram Imam, Eva C. Winnebeck, Nina Buchholz, Philippe Froguel, Amélie Bonnefond, Michele Solimena, Anna Ivanova, Michel Bouvier, Bianca Plouffe, G. Charpentier, Angeliki Karamitri, Ralf Jockers, Till Roenneberg, Céline Vetter

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensInstitute for Research in Immunology and CancerUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésCircadian rhythmMelatoninActigraphyInternal medicineMedicineEndocrinologyType 2 diabetesSleep onsetBody mass indexPhysiologyDiabetes mellitusInsomniaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Melatonin modulates circadian rhythms in physiology and sleep initiation. Genetic variants of the MTNR1B locus, encoding the melatonin MT2 receptor, have been associated with increased type 2 diabetes (T2D) risk. Carriers of the common intronic MTNR1B rs10830963 T2D risk variant have modified sleep and circadian traits such as changes of the melatonin profile. However, it is currently unknown whether rare variants in the MT2 coding region are also associated with altered sleep and circadian phenotypes, including meal timing. Materials and Methods: In this pilot study, 28 individuals (50% male; 46-82 years old; 50% with rare MT2 mutations [T2D MT2]) wore actigraphy devices and filled out daily food logs for four weeks. We computed circadian, sleep, and caloric intake phenotypes, including sleep duration, timing, and regularity (assessed by the Sleep Regularity Index [SRI]), composite phase deviations (CPD) as a sleep timing-based proxy for circadian misalignment, and caloric intake patterns throughout the day. Using regression analyses, we estimated age- and sex-adjusted mean differences (MD) and 95% confidence intervals (95%CI) between the two patient groups. Secondary analyses also compare T2D MT2 to 15 healthy controls. Results: Patients with rare MT2 mutations had a later sleep onset (MD=1.23, 95%CI=0.42;2.04), and midsleep time (MD=0.91, 95%CI=0.12;1.70), slept more irregularly (MD in SRI=-8.98, 95%CI=-16.36;-1.60), had higher levels of behavioral circadian misalignment (MD in CPD=1.21, 95%CI=0.51;1.92), were more variable in regards to duration between first caloric intake and average sleep offset (MD=1.08, 95%CI=0.07;2.08), and had more caloric episodes in a 24-hr day (MD=1.08, 95%CI=0.26;1.90), in comparison to T2D controls. Secondary analyses showed similar patterns between T2D MT2 and non-diabetic controls. Conclusion: This pilot study suggests that compared to diabetic and non-diabetic controls, T2D MT2 patients display a number of adverse sleep, circadian, and caloric intake phenotypes, including more irregular behavioral timing than T2D. A prospective study is needed to determine the role of these behavioral phenotypes in T2D onset and severity, especially in view of rare MT2 mutations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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