Associations of sleep duration and sleep–wake rhythm with lung parenchymal abnormalities on computed tomography: The MESA study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Impairment of the circadian rhythm promotes lung inflammation and fibrosis in pre‐clinical models. We aimed to examine whether short and/or long sleep duration and other markers of sleep–wake patterns are associated with a greater burden of lung parenchymal abnormalities on computed tomography among adults. We cross‐sectionally examined associations of sleep duration captured by actigraphy with interstitial lung abnormalities ( n = 1111) and high attenuation areas ( n = 1416) on computed tomography scan in the Multi‐Ethnic Study of Atherosclerosis at Exam 5 (2010–2013). We adjusted for potential confounders in logistic and linear regression models for interstitial lung abnormalities and high attenuation area, respectively. High attenuation area models were also adjusted for study site, lung volume imaged, radiation dose and stratified by body mass index. Secondary exposures were self‐reported sleep duration, sleep fragmentation index, sleep midpoint and chronotype. The mean age of those with longer sleep duration (≥ 8 hr) was 70 years and the prevalence of interstitial lung abnormalities was 14%. Increasing actigraphy‐based sleep duration among participants with ≥ 8 hr of sleep was associated with a higher adjusted odds of interstitial lung abnormalities (odds ratio of 2.66 per 1‐hr increment, 95% confidence interval 1.42–4.99). Longer sleep duration and higher sleep fragmentation index were associated with greater high attenuation area on computed tomography among participants with a body mass index < 25 kg m −2 ( p ‐value for interaction < 0.02). Self‐reported sleep duration, later sleep midpoint and evening chronotype were not associated with outcomes. Actigraphy‐based longer sleep duration and sleep fragmentation were associated with a greater burden of lung abnormalities on computed tomography scan.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».