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Enregistrement W3126337572 · doi:10.1093/sleep/zsab014

Sleep and cardiometabolic risk: a cluster analysis of actigraphy-derived sleep profiles in adults and children

2021· article· en· W3126337572 sur OpenAlexaff
Lisa Matricciani, Catherine Paquet, François Fraysse, Anneke Grobler, Yichao Wang, Louise A. Baur, Markus Juonala, Minh Thien Nguyen, Sarath Ranganathan, David Burgner, Melissa Wake, Tim Olds

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilUniversity of MelbourneNational Heart Foundation of AustraliaRoyal Children's Hospital FoundationFinancial Markets Foundation for ChildrenMurdoch Children's Research Institute
Mots-clésActigraphyBedtimeBody mass indexMedicineSleep (system call)Physical therapyInsomniaPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY OBJECTIVES: Sleep plays an important role in cardiometabolic health. Although the importance of considering sleep as a multidimensional construct is widely appreciated, studies have largely focused on individual sleep characteristics. The association between actigraphy-derived sleep profiles and cardiometabolic health in healthy adults and children has not been examined. METHODS: This study used actigraphy-measured sleep data collected between February 2015 and March 2016 in the Child Health CheckPoint study. Participants wore actigraphy monitors (GENEActiv Original, Cambs, UK) on their nondominant wrist for 7 days and sleep characteristics (period, efficiency, timing, and variability) were derived from raw actigraphy data. Actigraphy-derived sleep profiles of 1,043 Australian children aged 11-12 years and 1,337 adults were determined using K-means cluster analysis. The association between cluster membership and biomarkers of cardiometabolic health (blood pressure, body mass index, apolipoproteins, glycoprotein acetyls, composite metabolic syndrome severity score) were assessed using Generalized Estimating Equations, adjusting for geographic clustering, with sex, socioeconomic status, maturity stage (age for adults, pubertal status for children), and season of data collection as covariates. RESULTS: Four actigraphy-derived sleep profiles were identified in both children and adults: short sleepers, late to bed, long sleepers, and overall good sleepers. The overall good sleeper pattern (characterized by adequate sleep period time, high efficiency, early bedtime, and low day-to-day variability) was associated with better cardiometabolic health in the majority of comparisons (80%). CONCLUSION: Actigraphy-derived sleep profiles are associated with cardiometabolic health in adults and children. The overall good sleeper pattern is associated with more favorable cardiometabolic health.

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)0,000
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,236 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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