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Enregistrement W4382362129 · doi:10.1249/mss.0000000000003200

Does Cardiorespiratory Fitness Protect Memory from Sleep Deprivation?

2023· article· en· W4382362129 sur OpenAlexaff
Beatrice Ayotte, Jacopo Cristini, Madhura S Lotlikar, Zohra Parwanta, PHILIPPE COSSETTE, LEAH GASPAROVIC, MEGHAN YEE-WONG, QI YUE HE, Julien Doyon, Fabien Dal Maso, Julie Carrier, Simon Steib, Edwin M. Robertson, Marc Roig

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityJewish Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiorespiratory fitnessSleep deprivationSleep (system call)PsychologyMedicineNeurosciencePhysical therapyComputer scienceCircadian rhythm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Animal studies have demonstrated that physical exercise can protect memory from the effects of sleep deprivation (SD). We examined whether having a high cardiorespiratory fitness (V̇O 2peak ) is associated with an enhanced capacity to encode episodic memory after one night of SD. METHODS: Twenty-nine healthy young participants were allocated into either an SD group ( n = 19) that underwent 30 h of uninterrupted wakefulness, or a sleep control (SC) group ( n = 10) that followed a regular sleep routine. Following either the SD or SC period, participants were asked to view 150 images as the encoding part of the episodic memory task. Ninety-six hours after viewing the images, participants returned to the laboratory to perform the recognition part of the episodic memory task, which required the visual discrimination of the 150 images previously presented from 75 new images introduced as distractors. Cardiorespiratory fitness (V̇O 2peak ) was assessed with a bike ergometer graded exercise test. Group differences in memory performance were assessed with independent t tests and associations between V̇O 2peak and memory with multiple linear regression. RESULTS: The SD group showed a significant increase in subjective fatigue (mean difference [MD] [standard error {SE}] = 38.94 [8.82]; P = 0.0001) and a worse capacity to identify the original 150 images (MD [SE] = -0.18 [0.06]; P = 0.005) and discriminate them from distractors (MD [SE] = -0.78 [0.21] P = 0.001). When adjusted for fatigue, higher V̇O 2peak was significantly associated with better memory scores in the SD (R 2 = 0.41; β [SE] = 0.03 [0.01]; P = 0.015) but not in the SC group ( R2 = 0.23; β [SE] = 0.02 [0.03]; P = 0.408). CONCLUSIONS: These results confirm that SD before encoding impairs the capacity to create robust episodic memories and provide preliminary support to the hypothesis that maintaining high levels of cardiorespiratory fitness could have a protective effect against the disruptive effects of sleep loss on memory.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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