Real‐world sleep in Parkinson’s disease predicts cognitive dysfunction.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sleep dysfunction is signature of Alzheimer’s disease and Parkinson’s disease (PD), and can signify incipient disease, disease risk, and worsen symptoms over time. How real‐world sleep dysfunction relates to patient self‐report of sleep and clinical cognitive dysfunction is poorly understood, partly because self ‐report is impaired in patients with cognitive decline. We monitored real‐world sleep with wearable actigraphy devices in patients with PD to test the hypothesis that objective patterns of sleep dysfunction are associated with worse cognitive performance. Method Twenty‐nine participants with idiopathic PD (age = 67.44 ± 5.79, 20 males) completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Epworth Sleepiness Scale (ESS) to capture clinical cognitive decline and self‐reported daytime sleepiness. Sleep was monitored for 4‐weeks using wrist‐worn ActiGraphs. Sub‐scores and total scores of MoCA were compared with Total Sleep Time (TST), Sleep Efficiency (SE), Wakefulness After Sleep Onset (WASO), and Sleep Fragmentation Index (SFI) measured by actigraphy, as well as ESS total using a Pearson correlation. Result Worse sleep fragmentation (SFI), the percentage of awakenings and movements during sleep, predicted worse cognitive impairment overall (MoCA score: r = ‐0.38, p < .05) and delayed recall (r = ‐0.44, p < .05). Reduced sleep time (TST) and worse sleep quality (SE, WASO) did not worsen patient cognitive impairment. Patient self‐report of sleepiness (ESS) did not associate with worse cognitive outcomes. Conclusion This pilot analysis identifies sleep fragmentation as a key risk factor for cognitive dysfunction in PD. Patient self‐report of sleep may not reliably reflect chronic sleep disruption and related cognitive dysfunction. Results underscore that objective measures of real‐world dysfunction can help inform clinical care and intervention for patients at risk for cognitive decline and dementia.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».