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Enregistrement W4281755351 · doi:10.1093/sleep/zsac079.269

0271 Actigraphy Based Measures of Sleep Disruption and Circadian Rhythms in the WashU Biomarkers of Alzheimer’s Disease in Sleep and EEG (BASE) Cohort

2022· article· en· W4281755351 sur OpenAlexaboutno aff
Noah Milman, Katherine Madden, Christina Reynolds, Nadir M. Balba, Tanya Omar, Miranda M. Lim, Yo‐El S. Ju

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthAchievement Rewards for College Scientists Foundation
Mots-clésActigraphyPolysomnographyCognitive declineSleep onsetCohortPsychologyContext (archaeology)DementiaMontreal Cognitive AssessmentMedicineAudiologyCircadian rhythmPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationDiseaseInternal medicineElectroencephalographyPsychiatryInsomniaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Prospective studies of Alzheimer’s disease (AD) demonstrate sleep-wake disturbances may precede and accelerate with cognitive decline. Use of wrist-actigraphy in conjunction with overnight polysomnography (PSG) enables researchers to evaluate diverse characteristics of sleep and circadian rhythms. Though outcome measures from these devices have been implicated in the progression of AD, because of great individual differences, it is valuable to internally replicate within cohort. Here we demonstrate application of actigraphy in the context of healthy aging to identify patterns of activity that predict cognitive decline. Methods Participants were prospectively recruited at Washington University as part of the BASE study and wore an Actiwatch2 (Philips-Respironics) and cross-validated for sleep and wake using polysomnography. The watch was worn continuously for at least 5 consecutive nights to be included in the analysis (n = 68, age = 71.1 ± 4.5 years). Rest-activity rhythms were computed using compiled code from National Sleep Research Resource (actiCircadian) pipeline implemented in MATLAB R2021a (Mathworks). Clinical Dementia Rating (CDR) scales and cognitive tests were conducted on the first day of actigraphy recording. Results Individuals with cognitive impairment (CDR Global Score > 0) had increased wake after sleep onset (WASO) and reduced sleep efficiency compared with individuals with no impairment (CDR = 0). (unpaired ttest: p = 0.02 and p = 0.02). Participants with cognitive impairment had a trend toward reduced relative amplitude (RA) (p = 0.06). Reduced (worse) RA was correlated with worse performance on the Trail Making Task A (Pearson r: -0.37, p = 0.002). Higher (better) interdaily Stability (IS) was associated with better responses on subjective questionnaires including Epworth Sleepiness Scale and Pittsburgh Sleep Quality Index (Pearson r: -0.24 p = 0.051; r: 0.242, p = 0.047, respectively). Conclusion Actigraphically-derived rest-activity metrics are correlated with cognitive status, cognitive test performance, and subjective sleep questionnaires. Support (If Any) NIH R01 AG059507, ARCS Foundation Scholar

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,246 · 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.

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

Citations0
Publié2022
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