Scalable Multi‐Sensor At Home Assessment of Sleep and Activity in Adults At High Risk for Dementia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sleep disruption is common in older adults, and emerging evidence suggests that differences in sleep whether measured by electroencephalography (EEG) or actigraphy, may be associated with clinical cognitive outcomes, and with specific dementia‐associated pathologies. However, whether EEG and actigraphic sleep features may predict cognitive response to lifestyle interventions for dementia, or whether they may themselves respond to these lifestyle interventions, is unknown. A major challenge is to develop sleep assessment in virtual studies where subjects do not attend a research center. Methods In the Canada‐wide Brain Health Support Program (BHSP), 350 adults at high risk for dementia have been recruited to receive an online lifestyle risk factors intervention. At baseline, and at 12‐month follow‐up, we are assessing 3 nights of sleep EEG and 10‐days of wrist accelerometry at home using a mailed‐out package. Wearable devices are mailed to subjects, who are instructed in their use, and data is collected remotely. The wearables are then mailed back to the study center. We used the MUSE‐S (Interaxon, Toronto, Canada), which is a multimodal wearable headband combining 4‐channel dry‐electrode EEG, with accelerometry and photoplethysmography, along with the AX3 wrist triaxial accelerometer (Axivity, Newcastle, UK). Results EEG headbands and wrist accelerometers were sent to 348 participants with a total of 1116 nights of EEG recording and obtained. Of the 348 participants, 15 withdrew from the EEG component of the study; of the remaining 333, 316 (95%) completed at least 1 night of recording, and 301 (90%) obtained at least 1 night of recording with signal quality meeting quality control criteria (adequate signal quality in at least 1 frontal and 1 temporal electrode for at least 80% of the recording). For the wrist acclerometry data, 342 completed at least 7 days of wear meeting QC criteria. Conclusion Fully remote sleep EEG and accelerometry data collection is feasible in a geographically dispersed cohort of older adults at high risk for dementia. The BHSP will provide an opportunity to assess whether EEG and accelerometric sleep features may predict the cognitive response to lifestyle interventions for dementia, or whether they themselves may respond to these lifestyle interventions.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».