Self-reported sleepiness associates with greater brain and cortical volume and lower prevalence of ischemic covert brain infarcts in a community sample
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: We evaluated if self-reported sleepiness was associated with neuroimaging markers of brain aging and ischemic damage in a large community-based sample. METHODS: Participants from the Framingham Heart Study Offspring cohort (n = 468, 62.5 ± 8.7 years old, 49.6%M) free of dementia, stroke, and neurological diseases, completed sleep questionnaires and polysomnography followed by magnetic resonance imaging (MRI), 3 years later on average. We used linear and logistic regression models to evaluate the associations between Epworth Sleepiness Scale (ESS) scores and total brain, cortical and subcortical gray matter, and white matter hyperintensities volumes, and the presence of covert brain infarcts. RESULTS: Higher sleepiness scores were associated with larger total brain volume, greater cortical gray matter volume, and a lower prevalence of covert brain infarcts, even when adjusting for a large array of potential confounders, including demographics, sleep profiles and disorders, organic health diseases, and proxies for daytime cognitive and physical activities. Interactions indicated that more sleepiness was associated with larger cortical gray matter volume in men only and in APOE ε4 noncarriers, whereas a trend for smaller cortical gray matter volume was observed in carriers. In longitudinal analyses, those with stable excessive daytime sleepiness over time had greater total brain and cortical gray matter volumes, whereas baseline sleepiness scores were not associated with subsequent atrophy or cognitive decline. CONCLUSION: Our findings suggest that sleepiness is not necessarily a marker of poor brain health when not explained by diseases or sleep debt and sleep disorders. Rather, sleepiness could be a marker of preserved sleep-regulatory processes and brain health in some cases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».