Evidence of hot flash–induced awakenings in menopausal women
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Women are disproportionately afflicted with dementias, though the exact risk factors explaining why are yet to be determined. Additionally, perimenopausal women experience deficits in verbal memory during menopause compared to their pre‐ and postmenopausal state. Because sleep debt also leads to verbal memory deficits, we explored whether one of the hallmark symptoms of menopause, hot flushes, cause an increase of sleep disturbances. Methods N = 63 perimenopausal and postmenopausal women (mean age of 53.1 ± 1.1 years old) with hot flushes were recorded using actigraphy for sleep/wake activity and skin conductance for objective hot flushes over one night. The two time series were compared to each other using Granger causality to establish statistical causality. The number of objective hot flushes, determined by skin conductance, and amount of time spent awake were compared with linear regression. Results Of the 63 women, 76.2% were found to have skin conductance which granger‐caused more awake activity at night. Additionally, we have reinforced that a greater number of nightly objective hot flushes is associated with greater time spent awake (b = 28 minutes/hot flush, p < .001). Conclusion Those women who have hot flush granger‐caused awakenings may be at a higher risk of sleep disturbances during and following menopause. The relationship between hot flushes and lower sleep quality has previously been shown, but here we show that there may be a causal link of hot flushes causing night‐time awakenings. These hot flush granger‐caused awakenings may represent a female‐specific risk factor for cognitive impairment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».