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Enregistrement W4380883165 · doi:10.1002/alz.067964

Actigraphy sleep patterns in presymptomatic Alzheimer’s Disease: the potential role of neuroinflammation

2023· article· en· W4380883165 sur OpenAlexaff
Andrée‐Ann Baril, Anne Labonté, Erlan Sanchez, Cynthia Picard, Catherine Duclos, Pedro Rosa‐Neto, John C.S. Breitner, Sylvia Villeneuve, Judes Poirier

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
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-clésActigraphyMedicineSleep onsetSleep (system call)CohortDementiaSleep onset latencyNeuroinflammationDiseasePediatricsInternal medicinePhysical therapyCircadian rhythmPsychiatryInsomnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Both short and long sleep duration have been associated with increased risk of developing Alzheimer’s Disease (AD). While short sleep has been hypothesized to be a risk factor promoting neurodegenerative processes. Long sleep has been viewed as a marker of ongoing neurodegeneration, potentially as a result of neuroinflammation. The objective of the study is to evaluate sleep patterns measured with actigraphy close to expected symptom onset in association with neuroinflammatory biomarkers. We leveraged the PREVENT‐AD cohort in which participants with a parental history of sporadic AD are studied before clinical onset. Method 203 participants (age: 68.5±5.4 years, 151 women) free of dementia were tested with a week of actigraphy. Nighttime sleep duration, time in bed, sleep latency, sleep efficiency, and number of sleep bouts were calculated using the Actiware scoring algorithm (medium threshold). The standard deviation of these characteristics was calculated across actigraphy days to assess day‐to‐day variability. Years to expected onset was calculated by the number of years remaining before the age of clinical onset of a parent, or the earliest age of clinical onset if both parents developed AD. A subset of 100 participants underwent a lumbar puncture, and IL‐6 and MCP‐1 levels were assessed using OLINK technology in cerebrospinal fluid (CSF). The association between sleep characteristics, years to expected onset and inflammatory markers was assessed using linear regressions adjusted for age, sex, and time interval between measurements. Result Being closer to expected onset was associated with longer nighttime sleep duration (b = ‐0.19, p = 0.015) and lower sleep bouts day‐to‐day variability (b = 0.17, p = 0.027). Higher CSF IL‐6 was associated with longer sleep duration and time in bed (b = 0.30, p = 0.006; b = 0.24, p = 0.028), whereas higher MCP‐1 was associated with longer nighttime sleep duration (b = 0.25, p = 0.019). Higher CSF MCP‐1 levels were associated with lower sleep bouts day‐to‐day variability and shorter sleep onset latency only in those within 10 years of expected onset (interaction p = 0.012 and 0.061; b = ‐0.31, p = 0.043; b = ‐0.31, p = 0.047). Conclusion Proximity to parental onset of sporadic AD onset was associated with a longer sleep profile that is more consolidated and stable, which may be due to proinflammatory processes.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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