Sleep and cardiometabolic risk: a cluster analysis of actigraphy-derived sleep profiles in adults and children
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».