0056 Rest-Activity Rhythms (RARs) and Cognitive Functions in Early Post-menopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction RAR disruptions are more common among individuals with dementia than healthy individuals. In healthy older women, RAR disruption predicted future diagnosis of Mild Cognitive Impairment (MCI). With no cure for Alzheimer’s Disease, it is crucial to identify modifiable risk-factors for early prevention of cognitive decline. Here we aim to determine whether RAR disruption was associated with cognitive status and cognitive performance in early post-menopausal women, thereby representing a modifiable risk factor for dementia. Methods The sample drawn from MsBrain study, included 229 cognitively unimpaired women and 42 women with MCI/dementia, based on score on Montreal Cognitive Assessment (MOCA) adjusted for age and race. Participants completed a 72-hour wrist actigraphy monitoring and neuropsychological assessment including: California Verbal Learning Test (CVLT), Letter Number Sequencing (LNS), Card Rotation Test, Symbol Digit Modalities Test (SDMT). Latent profile analysis (LPA) was performed using five nonparametric RAR variables (intra-daily variability (IV), inter-daily stability (IS), relative amplitude (RA), alpha and F-statistic). The association between RAR clusters and cognitive performance and the relationship between RAR clusters, cognitive status and race/ethnicity were assessed using linear regression models, controlling for age, race/ethnicity, education and body mass index (BMI); and using chi-square test respectively. Results LPA revealed three clusters: Robust with high F-Stat, RA and IS and low IV; Normal;Weak with low RA and high alpha. The proportion of subjects with MCI/dementia did not differ between clusters however there was a significant association between race and RAR clusters, X2 (2, N = 271)=14.18, p<0[P1] .001, with non-white women more likely than white women to belong in the Weak group (p < .01). In an adjusted analysis of healthy women, the Weak group performed worse than the Robust group in LNS control (p<.050 ). In the unadjusted model, the Weak group performed worse than Robust group in CVLT Total Learning and Long Delay Recall and SDMT (p=.0074, p=.011and p= .0041, respectively). Conclusion Non-white women had weaker RAR than their white counterparts. Weaker RARs related to poorer working memory as measured by LNS; and poorer verbal memory and processing speed, measured by CVLT and SDMT however these effects were largely influenced by covariates, particularly race/ethnicity and education. Support (If Any)
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».