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Enregistrement W4206454920 · doi:10.1002/alz.051503

Age‐stratified, sex‐specific differences in cognitive performance based on risk of obstructive sleep apnea and systemic inflammation: A cross‐sectional analysis of the Canadian Longitudinal Study of Aging

2021· article· en· W4206454920 sur OpenAlexaffabout
Julie Legault, Cynthia Thompson, Grégory Moullec, Marie‐Ève Martineau‐Dussault, Marc Baltzan, Nathan Cross, Thien Thanh Dang‐Vu, Nicole Gervais, Gillian Einstein, Patrick J. Hanly, Najib Ayas, Dominique Lorrain, Marta Kamińska, Jean‐François Gagnon, Andrew Lim, Julie Carrier, Nadia Gosselin

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeUniversity of TorontoUniversité de SherbrookeUniversity of British ColumbiaInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalMount Sinai HospitalUniversity of CalgaryMcGill University Health CentreHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill UniversityUniversité du Québec à MontréalConcordia UniversityUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstructive sleep apneaEffects of sleep deprivation on cognitive performanceSystemic inflammationStroop effectCognitionNeuropsychologyInternal medicinePsychiatryInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Growing evidence supports associations between cognitive impairment and obstructive sleep apnea (OSA). Our study aimed at determining the age and sex‐specific, independent relationship between risk of having OSA and cognitive performance, and the influence of systemic inflammation on this relationship. Method Our sample included 25,712 participants from the Canadian Longitudinal Study of Aging (CLSA) comprehensive cohort aged 45 to 85 years (M = 63 years; 51% women; 78% with post‐secondary degree). Exclusion criteria included Alzheimer’s and Parkinson’s disease and history of stroke and of traumatic brain injury. Participants were classified as high‐ or low‐risk of having OSA based on the STOP questionnaire (high‐risk = ≥ 2/4), considering signs and symptoms associated with OSA including snoring (S), tiredness (T), observation of apneas (O), and high blood pressure (P). Neuropsychological tests assessed memory, executive functioning and psychomotor speed. Levels of high‐sensitivity C‐reactive protein (hs‐CRP) were obtained through blood samples. We conducted sex‐ and age‐specific (45‐59; 60‐69; ≥70) General Linear Models between cognitive scores and risk of OSA, and moderation and mediation analyses with levels of hs‐CRP. Analyses were adjusted for socio‐demographic, lifestyle and medical comorbidities. Result In the fully adjusted model, 45‐59 years old women at high‐risk of OSA presented poorer short‐term memory and learning (Rey Auditory Verbal Learning Test, immediate recall, p=0.040), and executive functioning (Animal Fluency test, p=0.011; Mental Alternation test, p=0.006; Stroop Test, inhibition condition, p=0.047; low‐interference index, p=0.027 and high‐interference index, p=0.022) compared to those at low‐risk of OSA. These associations were not found in women aged ≥60 and in men of all age groups. The association between OSA risk and cognition was not moderated by education nor consistently moderated or mediated by the level of hs‐CRP. Conclusion These findings suggest that OSA might represent a modifiable risk factor of early cognitive impairment in women aged 45‐59. We suggest clinicians systematically screen for cognitive impairment when patients of this group present suspected or diagnosed OSA. Furthermore, it is important to track changes in cognitive profile of women aged 45‐59 in the CLSA cohort to identify those at risk of long‐term cognitive decline.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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