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Enregistrement W4387895436 · doi:10.1101/2023.10.20.563149

Sleep spindle density and temporal clustering are associated with sleep-dependent memory consolidation in Parkinson’s disease

2023· preprint· en· W4387895436 sur OpenAlexafffund
Soraya Lahlou, Marta Kamińska, Julien Doyon, Julie Carrier, Madeleine Sharp

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesParkinson Canada
Mots-clésSleep spindleMemory consolidationParkinson's diseaseSleep (system call)PolysomnographyConsolidation (business)PsychologyCognitionCognitive declineNeuroscienceAudiologyDiseaseNon-rapid eye movement sleepMedicineEye movementElectroencephalographyHippocampusPathologyComputer scienceDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sleep is required for successful memory consolidation. Sleep spindles, bursts of oscillatory activity occurring during non-REM sleep, are known to be crucial for this process and, recently, it has been proposed that the temporal organization of spindles into clusters might additionally play a role in memory consolidation. In Parkinson’s disease, spindle activity is reduced, and this reduction has been found to be predictive of cognitive decline. However, it remains unknown whether alterations in sleep spindles in Parkinson’s disease are predictive of sleep-dependent cognitive processes like memory consolidation, leaving open questions about the possible mechanisms linking sleep and more general cognitive state in Parkinson’s patients. The current study sought to fill this gap by recording overnight polysomnography and measuring overnight declarative memory consolidation in a sample of thirty-five Parkinson’s patients. Memory consolidation was measured using a verbal paired-associates task administered before and after the night of recorded sleep. We found that lower sleep spindle density at frontal leads during non-REM stage 3 was associated with worse overnight declarative memory consolidation. We also found that patients who showed less temporal clustering of spindles exhibited worse declarative memory consolidation. These results suggest alterations to sleep spindles, which are known to be a consequence of Parkinson’s disease, might represent a mechanism by which poor sleep leads to worse cognitive function in Parkinson’s patients. Statement of significance Sleep — particularly spindle activity — is critical for memory consolidation, a core cognitive process. Changes to the architecture and oscillations of sleep are well documented in Parkinson’s disease (PD) and have been associated with worse overall cognition. However, whether altered sleep plays a causal role in this relationship, by directly interfering with sleep-dependent cognitive processes, or whether it represents a mere epiphenomenon of advancing disease, remains unknown. Our study is the first to investigate a possible direct relationship between sleep and cognition in PD. We show that sleep spindles and their temporal clustering into ‘trains’ relate to impairments in overnight declarative memory consolidation in patients. These findings are an important first step towards identifying modifiable sources of cognitive impairment in PD.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,216 · 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'admission2
Résumé présentoui

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