Objective Sleep Quality and the Underlying Functional Neural Correlates Among Older Adults With Probable MCI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Poor sleep is a strong risk factor for dementia and is commonly reported among older adults with mild cognitive impairment (MCI). However, the neural underpinnings of poor sleep among older adults with MCI remains equivocal. The goal of this cross-sectional analysis was to explore the relationship between resting-state functional connectivity in the brain and sleep quality as measured by actigraphy. We hypothesize lower sleep efficiency and higher sleep fragmentation may be associated with aberrant functional connectivity of brain regions involved in somatosensory, somatomotor, and attentional processing. Thirty-six community-dwelling older adults with probable MCI between 65-85 years (mean=71.8 years) were assessed for sleep quality using a motion watch to quantify sleep efficiency and fragmentation over 14 days. All participants completed resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) within 14 days of sleep monitoring. Independent associations between network connectivity and sleep quality were determined using general linear models. Examined networks included the somatosensory network (SMN), dorsal attention network (DAN), ventral attention network (VAN), frontoparietal network (FPN), and default mode network (DMN). Mean Montreal Cognitive Assessment score was 22.5 (SD=2.7) and Mini-Mental State Examination score was 28.3 (SD=1.5). Mean sleep efficiency and fragmentation index was 80.1% and 31.8 respectively. Higher sleep fragmentation correlated with increased connectivity between the SMN and insula, the SMN and posterior cingulate, as well as FPN and primary motor area (Z=3.1; p<0.05). These results suggest aberrant functional connectivity between brain regions involved in attentional and somatosensory processes may be associated with disrupted sleep mechanisms in older adults with MCI.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».