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Enregistrement W4293067167 · doi:10.1093/sleep/zsac079.630

0633 The relationship between sleep and Parkinson's disease progression: A Mendelian Randomization study

2022· article· en· W4293067167 sur OpenAlexaboutno aff
Elie Matar, Mahiar Mahjoub

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMendelian randomizationGenome-wide association studyDementiaPsychologyDiseaseSleep disorderParkinson's diseaseMedicineInsomniaPsychiatryInternal medicineSingle-nucleotide polymorphismGeneticsBiologyGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Sleep disturbances and disorders are common in Parkinson’s disease and significantly impact quality of life. Often, such sleep disturbances are considered sequelae of neurodegeneration affecting sleep-wake circuitry. However, there is emerging evidence that sleep disturbance may itself play a causal role in neurodegenerative processes via altered clearance of pathological proteins. Whether sleep disturbance affects the pathological progression of Parkinson’s disease is unknown. Recently, a several genetic variants have been discovered for sleep-related parameters through genome-wide association studies (GWAS) providing a unique opportunity to examine the evidence for causal relationships through the use of the Mendelian randomization. Methods To elucidate the causality between sleep disorders and progression of Parkinson’s disease, we performed two sample Mendelian randomization analysis using genetic variants identified from publicly available GWAS data for sleep variables including insomnia, sleep duration, chronotype, napping and daytime sleepiness as exposure variables. Outcome measures were derived from a large collective GWAS of PD progression (N=4093 cases) including the Unified Parkinson’s disease rating scale (UPDRS total and UPDRS- III), motor fluctuations, Age of onset of PD (PD-AOO), Mini-mental state examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MOCA). The robustness of results was examined using conventional Mendelian randomization sensitivity analyses. Results Genetic liability to increased sleep duration was associated with a lower rate of progression of motor symptoms in PD using UPDRS-III score. Meanwhile insomnia was associated with increased rate of motor progression of PD. Predisposition to daytime sleep was associated with lower rates of progression of cognitive decline in PD measured using MMSE. No robust relationships were determined between markers of progression and chronotype or daytime napping. Statistical measures showed significant pleiotropy for the relationships identified. Conclusion Sleep-related variables may have a deterministic role in the clinical progression in Parkinson’s disease and may represent a modifiable target for altering the trajectory of neurodegeneration. Support (If Any)

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 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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