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Enregistrement W4380877361 · doi:10.1002/alz.067994

Day‐to‐day sleep and circadian variability in association with Alzheimer’s Disease biomarkers

2023· article· en· W4380877361 sur OpenAlexaff
Andrée‐Ann Baril, Cynthia Picard, Anne Labonté, Erlan Sanchez, Catherine Duclos, Nicholas J. Ashton, Henrik Zetterberg, Kaj Blennow, John C.S. Breitner, Sylvia Villeneuve, Judes Poirier

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalSunnybrook HospitalDouglas CollegeMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActigraphyCircadian rhythmMorningApolipoprotein EInternal medicineAlzheimer's diseaseMedicineEndocrinologyCohortChronotypeChronobiologyPsychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Increasing evidence shows that Alzheimer’s Disease (AD) pathology, i.e., the Aß peptide, tau tangles and the APOEε4 allele, have all been associated with disrupted sleep and change in circadian rhythms. However, objective sleep measurements are often assessed over a single night. Measures of day‐to‐day variability might reveal unstable sleep and circadian rhythms that may reflect neurodegenerative processes. We sought to evaluate the association between AD biomarkers and sleep and circadian variability measured over a week of actigraphy. Method 203 dementia‐free participants (age: 68.5±5.4 years, 151 women) from the PREVENT‐AD cohort with known APOEε4 carrier status were tested with a week of actigraphy. Overlapping subsamples were tested for determination of cerebrospinal fluid (CSF) Aß1‐42, total t‐tau and p(181)‐tau (n = 100); CSF apoE protein (n = 69); and plasma Aß1‐42 (n = 144). Day‐to‐day variability in actigraphy circadian and sleep measures were assessed using the standard deviation of individual results. Day‐to‐day variability was compared between APOEε4 carriers were compared to non‐carriers using t‐tests. Linear regressions were performed between day‐to‐day variability with CSF and plasma, adjusted for age, sex, and time interval between measurements. An interaction term for APOEε4 carrier status was additionally tested in regression models. Result APOEε4 carriers did not differ meaningfully from non‐carriers regarding sleep and circadian variability. Lower CSF Aß1‐42 was associated with higher day‐to‐day variability of time of morning awakening and nighttime sleep duration (ß = ‐0.263, p = 0.009; b = ‐0.206, p = 0.041). Higher plasma Aß1‐42 was also associated with higher day‐to‐day variability for time in bed, activity counts, sleep onset latency, sleep efficiency, and nighttime sleep duration (ß = 0.160 to 0.242; p = 0.010 to 0.002). Lower CSF apoE protein was associated with increased day‐to‐day variability for time of morning awakening, time in bed, activity counts, and nighttime sleep duration (ß = ‐0.243 to ‐0.420; p = 0.042 to <0.001). Higher CSF t‐tau, and a trend for p(181)‐tau were associated with time of morning awakening day‐to‐day variability inε4 carriers only (interaction p<0.001;ß = 0.330, p = 0.047; b = 0.281, p = 0.094). Conclusion Sleep and circadian variability are associated with biomarkers of AD pathology and apoE metabolism. These results may suggest that unstable sleep promotes neurodegeneration or, conversely, that AD neuropathology disrupts sleep and circadian function.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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