MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4390192538 · doi:10.1002/alz.077991

Application of a digital ambulatory protocol to assess the associations of level and consistency of sleep with daily cognitive performance and cognitive variability

2023· article· en· W4390192538 sur OpenAlexaboutno aff
Carol A. Derby, Qi Gao, Mindy J. Katz, Linying Ji, Orfeu M. Buxton, Cuiling Wang

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActigraphyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceCognitionSleep onsetAudiologyCognitive declinePsychologySleep (system call)Cognitive testMontreal Cognitive AssessmentMedicinePhysical therapyDementiaInsomniaPsychiatryCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Most prior work regarding sleep and cognition in older adults has not examined the relation of sleep health to daily cognitive performance measured in real world settings. Fewer studies have examined the extent to which both level and consistency of sleep are related to variability in daily cognitive performance. We applied daily ambulatory assessment methods to examine whether associations of objective and daily subjective measures of sleep quality and duration were related to mean and day‐to‐day variability in cognitive performance. Method Adults (N = 261) age ≥ 70 years (mean 77.2 ± 4.7) in the Einstein Aging Study sleep project wore an actigraphy watch and completed smart‐phone cognitive assessments over two weeks. All participants were free of dementia (47% Non‐Hispanic White, 40% Non‐Hispanic Black, 13% Other race/ethnicity; mean years education 15 ± 3.6; 67% female). Brief (4‐5 minute) cognitive tests were completed 6 times/day to assess processing speed (Symbol Match Test‐SMT), Visual short term memory binding (Color Shape Test‐CST) and spatial working memory (Grid Memory Test‐GMT). Wake after sleep onset (WASO), night sleep duration (hours), and daytime napping (minutes) were estimated. All measures were summarized as mean over the 2‐weeks and day‐to‐day variability (SD). Linear regression was used to examine associations of mean and variability of sleep with mean and variability (SD) of cognitive performance, adjusting for age, sex, race, and education. Result Both mean and SD of sleep were associated with mean cognitive performance: Higher mean and greater SD WASO were associated with worse mean SMT and CST (all p <0.04). Greater SD duration was associated with worse mean GMT (p = 0.003) and greater SD napping was associated with worse SMT (p = 0.04). Sleep was also associated with daily variability in cognition. Greater mean napping was associated with greater SD GMT (p = 0.009), while SD WASO, SD duration and SD napping were each associated with greater variability in GMT (all p <0.01). Conclusion Both level and consistency of optimal sleep health are related to both average levels of cognitive functioning and day‐to‐day variability in cognitive function. Consistency of sleep health may be particularly important for minimizing variability in spatial working 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,276 · 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

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia→Même sujetSleep and related disorders→Travaux en français237 207→