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Enregistrement W4281633505 · doi:10.1093/sleep/zsac079.264

0266 Sleep Spindle-Duration: A Potential Biomarker for Neurodegenerative Disorder Phenotyping

2022· article· en· W4281633505 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel J. Levendowski, Christine M. Walsh, Bradley Boeve, Debby W. Tsuang, David H. Salat, Joanne M. Hamilton, David Shprecher, Joyce Lee‐Iannotti, Philip Westbrook, Chris Berka, Gandis Mazeika, Thomas C. Neylan, Erik K. St. Louis

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementia with Lewy bodiesProgressive supranuclear palsyDementiaSleep spindleParkinson's diseasePolysomnographyREM sleep behavior disorderBiomarkerPsychologyInternal medicineAudiologySynucleinopathiesMontreal Cognitive AssessmentMedicineNeuroscienceDiseaseNon-rapid eye movement sleepEye movementElectroencephalographyAlpha-synucleinBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Decreased sleep spindle oscillations were previously associated with cognitive decline in older adults, increased tau levels, and phenoconversion to dementia in patients with Parkinson disease (PD). We analyzed quantitative sleep spindle measures to determine if this biomarker was associated with particular neurodegenerative disorder syndromes. Methods Sleep spindle oscillations ascertained in patients broadly characterized as presumed Parkinsonian-spectrum disorders (PSD), which included the subtypes dementia with Lewy Bodies/Parkinson Disease Dementia (DLB/PDD, n=16), PD (n=16), isolated REM sleep behavior disorder (iRBD, n=19), and progressive supranuclear palsy (PSP, n=13), were compared with non-PSD subtypes Alzheimer Disease dementia (AD, n=22), mild cognitive impairment (MCI, n=35), and normal cognition (NC, n=61). Sleep Profiler studies were conducted in all participants. The automated spindle detection algorithms recognized temporal excursions in the alpha (8-12 Hz) and sigma (12-16 Hz) power of 250 milliseconds or greater, with spindle duration being the sum of all spindle elapsed times. Night-to-night variability was assessed in PSP=13, PD=16, DLB/PDD=12, AD=17, MCI=25, and NC=53. Statistical analyses included intraclass correlations (ICC) and Bland-Altman plots for two-night data, and Mann-Whitney U-tests and multiple logistic regression applied to sleep-time weight-averaged spindle-durations. Results The night-to-night spindle-duration ICC was 0.95 (P<0.0001), with a Bland-Altman bias of 0.05+/-2.83 minutes. Spindle-duration was independently associated with PSD versus non-PSD groups (P=0.017, OR 1.08, 95%-CI 1.01-1.15), but not significantly associated with age (P=0.12, OR 1.03, 95%-CI 0.99-1.07) or sex (P=0.54). When stratified by subtype, age was associated with spindle-duration when NC were compared to AD and MCI (P=0.0003, OR 1.10, 95%-CI 1.04-1.16) and when iRBD were compared to DLB/PDD, PD and PSP (P<0.05, OR 1.00, 95%-CI 0.89-1.13)Spindle-durations were reduced in PSP (0.9+/-2.1) and DLB/PDD (2.0+/-5.1) when individually compared to AD (3.2+/-7.1), iRBD (3.3+/-3.4), PD (5.3+/-6.6), MCI (5.3+/-9.7), and NC (8.0+/-11.1) subtypes (all P<0.05). AD patients also exhibited lower spindle-durations than NC (P=0.03). Conclusion Auto-detected sleep spindle-durations exhibited excellent night-to-night reliability in both NC and patients with neurologic disorders. Decreased sleep spindle-duration was independently associated with PSP and DLB/PDD, and in AD. Reduced sleep spindle duration may be a distinct sleep biomarker for those disorders likely indicating thalamocortical dysfunction. Support (If Any) NIA grants: R44AG050326, R44AG054256, P30AG62677 and R34AG56639.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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