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Enregistrement W4221088925 · doi:10.26685/urncst.334

What is the Relationship Between Sleep and Alzheimer’s Disease? A Narrative Review

2022· review· en· W4221088925 sur OpenAlexaff
Samuel Gobraeil, Gina Rizq

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)DiseaseNeuroscienceAmyloid betaCochrane LibraryPsychologyMedicineInternal medicineMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Alzheimer’s disease (AD) is the most common neurodegenerative disorder, impacting 55 million people worldwide. With rates on the rise, research is continually being conducted to find potential causes, that are leading to its growing prevalence. There is growing evidence showing a bidirectional relationship between sleep and AD, where poor sleep contributes to the development of AD, and conversely, AD pathology impairs patients’ sleep quality and quantity. Methods: A narrative review was conducted in a systematic fashion using the databases PubMed, Embase and the Cochrane Library. After performing a literature search, high-quality relevant sources are selected, and important data is extracted and analyzed to explore the relationship between AD and lack of sleep. Results: A bi-directional relationship was suggested based off evidence which was gathered from longitudinal studies and cross-sectional studies. As well as experimental studies which was focused on the mechanisms of AD, including Tau protein aggregation and beta-amyloid accumulation. Discussion: Results showed that there could be a potential bi-directional relationship when discussing AD and sleep. In AD, metabolic waste known as beta-amyloid creates neurotoxic plaques which form in the spaces between the neurons. Studies suggest that Aβ has an important role to play in sleep as increased sleep disturbances are present with Aβ accumulation. Conversely, after losing one night of sleep there is an increase in beta-amyloid, highlighting the role of sleep in metabolite clearance. Another AD protein associated with sleep is Tau. Poor sleep is associated with clumping of Tau, forming toxic tangles inside neurons which injure tissues nearby and contributes to cognitive impairment. However, it still difficult to conclude the directionality of sleep and AD due to limitations on the current technologies used to detect amyloid-beta and Tau. Conclusion: This narrative review concludes that a bi-directional relationship may be present between sleep abnormalities and AD. Management of poor sleep quality should be further considered as a potential prophylactic intervention against AD.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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