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Enregistrement W4323923869 · doi:10.1016/j.neurol.2022.12.009

Associations between self-reported sleep quality and cerebrospinal fluid biomarkers in mild cognitive impairment and Alzheimer's disease

2023· article· en· W4323923869 sur OpenAlexaboutno aff
João Durães, P. Marques, A.M. Novo, J. Facas, Diana Duro, Marisa Lima, Maria João Leitão, Miguel Tábuas‐Pereira, Inês Baldeiras, Isabel Santana

Notice bibliographique

RevueRevue Neurologique · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSanta Casa da Misericórdia de Lisboa
Mots-clésPolysomnographyDementiaPittsburgh Sleep Quality IndexInternal medicineCerebrospinal fluidMedicineAlzheimer's diseaseCognitionMontreal Cognitive AssessmentNeurodegenerationPsychologyDiseaseAudiologyPsychiatrySleep quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep disorders are very common in mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD). Several parameters of polysomnography seem to correlate with cognitive scores and amyloid biomarkers in the different stages of AD. However, there is limited evidence for the relationship between self-reported sleep impairment and disease biomarkers. In this study, we assessed the relationship between self-reported sleep complaints, with the Pittsburgh Sleep Quality Index, and both cognitive function and cerebrospinal fluid biomarkers in 70 patients with MCI and 78 patients with AD. Sleep duration and daytime dysfunction were higher in AD. Daytime dysfunction had a negative correlation with cognitive scores (Mini-Mental-State Examination and Montreal Cognitive Assessment) and with amyloid-beta1–42 protein, and a positive correlation with total tau protein. However, daytime dysfunction was an independent predictor only of t-tau values (F = 57.162; 95% CI: [18.118; 96.207], P = 0.004). These findings support a relationship between daytime dysfunction, cognitive scores and neurodegeneration, further expanding recent findings that it may signal a risk of 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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