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Enregistrement W4384626030 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.25152

Sleep Architecture, Obstructive Sleep Apnea, and Cognitive Function in Adults

2023· article· en· W4384626030 sur OpenAlexaff
Matthew P. Pase, Stéphanie Harrison, Jeffrey R. Misialek, Christopher E. Kline, Marina Cavuoto, Andrée‐Ann Baril, Stephanie Yiallourou, Alycia Bisson, Dibya Himali, Yue Leng, Qiong Yang, Sudha Seshadri, Alexa Beiser, Rebecca F. Gottesman, Susan Redline, Oscar L. López, Pamela L. Lutsey, Kristine Yaffe, Katie L. Stone, Shaun Purcell, Jayandra J. Himali

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on Aging
Mots-clésDementiaObstructive sleep apneaMedicinePolysomnographySleep apneaCohortPopulationPhysical therapySleep medicineCognitionCohort studyNeuropsychologyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceGerontologySleep disorderPsychiatryInternal medicineApnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Good sleep is essential for health, yet associations between sleep and dementia risk remain incompletely understood. The Sleep and Dementia Consortium was established to study associations between polysomnography (PSG)-derived sleep and the risk of dementia and related cognitive and brain magnetic resonance imaging endophenotypes. Objective: To investigate association of sleep architecture and obstructive sleep apnea (OSA) with cognitive function in the Sleep and Dementia Consortium. Design, Setting, and Participants: The Sleep and Dementia Consortium curated data from 5 population-based cohorts across the US with methodologically consistent, overnight, home-based type II PSG and neuropsychological assessments over 5 years of follow-up: the Atherosclerosis Risk in Communities study, Cardiovascular Health Study, Framingham Heart Study (FHS), Osteoporotic Fractures in Men Study, and Study of Osteoporotic Fractures. Sleep metrics were harmonized centrally and then distributed to participating cohorts for cohort-specific analysis using linear regression; study-level estimates were pooled in random effects meta-analyses. Results were adjusted for demographic variables, the time between PSG and neuropsychological assessment (0-5 years), body mass index, antidepressant use, and sedative use. There were 5946 participants included in the pooled analyses without stroke or dementia. Data were analyzed from March 2020 to June 2023. Exposures: Measures of sleep architecture and OSA derived from in-home PSG. Main Outcomes and Measures: The main outcomes were global cognitive composite z scores derived from principal component analysis, with cognitive domains investigated as secondary outcomes. Higher scores indicated better performance. Results: Across cohorts, 5946 adults (1875 females [31.5%]; mean age range, 58-89 years) were included. The median (IQR) wake after sleep onset time ranged from 44 (27-73) to 101 (66-147) minutes, and the prevalence of moderate to severe OSA ranged from 16.9% to 28.9%. Across cohorts, higher sleep maintenance efficiency (pooled β per 1% increase, 0.08; 95% CI, 0.03 to 0.14; P < .01) and lower wake after sleep onset (pooled β per 1-min increase, -0.07; 95% CI, -0.13 to -0.01 per 1-min increase; P = .02) were associated with better global cognition. Mild to severe OSA (apnea-hypopnea index [AHI] ≥5) was associated with poorer global cognition (pooled β, -0.06; 95% CI, -0.11 to -0.01; P = .01) vs AHI less than 5; comparable results were found for moderate to severe OSA (pooled β, -0.06; 95% CI, -0.11 to -0.01; P = .02) vs AHI less than 5. Differences in sleep stages were not associated with cognition. Conclusions and Relevance: This study found that better sleep consolidation and the absence of OSA were associated with better global cognition over 5 years of follow-up. These findings suggest that the role of interventions to improve sleep for maintaining cognitive function requires investigation.

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)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations109
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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