Sleep Patterns and Prospective Diffusion Weighted Imaging Biomarkers: the Sleep and Dementia Consortium (SDC)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Adequate sleep is necessary to maintain brain health, with sleep disturbances associated with higher Alzheimer’s disease (AD) risk. Diffusion‐weighted imaging (DWI) metrics are increasingly recognized as useful neuroimaging biomarkers to detect AD‐related white matter degeneration. We assessed the relationship between sleep patterns and prospective DWI metrics in the Sleep and Dementia Consortium (SDC). The SDC studies associations between polysomnography (PSG)‐derived sleep with dementia risk and cognitive and MRI endophenotypes. Method The SDC includes five community‐based cohorts, two of which have DWI acquisitions: The Framingham Heart Study (FHS) and the Atherosclerosis Risk in Communities study (ARIC). Dementia‐free participants who underwent both PSG and DWI‐MRI were selected, including 354 FHS participants (56.6±7.1y, 57%W), and 184 ARIC participants (61.6±5.0y, 52%W). The MRI session was approximately 15 years after the PSG on average (FHS:17.0±1.3y; ARIC:15.8±0.8y). Fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD) were considered for both cohorts, in addition to free‐water (FW) in the FHS. Sleep metrics were harmonized centrally, distributed for cohort‐specific linear regressions, and study‐level estimates were pooled in random effects meta‐analyses. Analyses were adjusted for demographics, obesity, time between PSG and MRI, antidepressants and sedative medication usage. An interaction term by APOE4 allele carrier status in regression models was used to test its moderating effect. Result In the FHS, sleep fragmentation was associated with DWI measures in the expected direction: Higher Wake After Sleep Onset and lower Sleep Maintenance Efficiency were associated with lower FA (β±SE = ‐0.17±0.09,p = 0.04; β±SE = 0.23±0.10,p = 0.03), higher MD (β±SE = 0.15±0.07,p = 0.04; β±SE = ‐0.20±0.09,p = 0.03), and higher FW (β±SE = 0.17±0.07,p = 0.02; β±SE = ‐0.22±0.08,p = 0.008). Meta‐analysis of FHS and ARIC revealed significant pooled effects between lower Sleep Maintenance Efficiency and lower FA (β±SE = 0.17±0.08,p = 0.04). In the FHS, APOE4 allele significantly moderated the association between REM sleep proportion with FA and MD, where lower REM sleep percentage was associated with higher MD (β±SE = ‐4.89±1.95,p = 0.02) and lower FA (β±SE = 4.93±2.26,p = 0.03) in APOE4 carriers only. Conclusion In the SDC, sleep fragmentation was associated with MRI markers of poorer white matter integrity 15 years later. Less REM sleep was associated with poorer white matter integrity in APOE4 allele carriers only, suggesting that disrupted sleep architecture may contribute and interact with neurodegenerative processes to affect brain integrity.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».