P.002 Increased epileptiform activity during N2 and slow wave sleep in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent evidence shows that epileptiform activity (EA) in sleep can present early in Alzheimer’s Disease (AD) with faster cognitive decline. Existing literature examining sleep, AD and seizures is mostly qualitative. We conducted a systematic review to quantify the sleep stage most associated with EA in AD and amnestic mild cognitive impairment (aMCI)Methods: We searched MEDLINE and Embase using MeSH terms: “Alzheimer’s Disease” AND “Epilepsy” OR “Seizures’’ AND “Sleep” OR “REM” (rapid eye movement sleep). We extracted data to determine the EA distribution across sleep stages. We averaged percentages across studies. If a study had AD and aMCI subgroups, we averaged percentages to represent that study. Results: 4/14 articles had quantitative sleep stage EA data from a total of 111 AD or aMCI patients. Most EA occurred in the non-REM stage (N2; 36.1±17.8%). EA next most frequently occurred in slow-wave sleep (SWS; 34.1±9.9%), N1 (15.5±6.7%), and REM (14.4±11.6%). Conclusions: N2 and slow-wave sleep were most associated with sleep EA in AD or aMCI. This suggests the importance of therapeutic interventions that may decrease N2 and slow-wave sleep and increase REM. Future studies could explore whether it is the quantity or quality of the N2 and slow-wave sleep that is associated with EA.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,001 |
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 ».