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Enregistrement W4390201667 · doi:10.1002/alz.080688

Investigating the relationship between sleep disturbances and white matter hyperintensities in healthy older adults, MCI, and AD

2023· article· en· W4390201667 sur OpenAlexaff
Farooq Kamal, Mahsa Dadar

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep disorderHyperintensityInsomniaSleep (system call)PsychologyDementiaNeuroimagingAudiologyPathologicalWhite matterDiseaseMedicineInternal medicinePsychiatryMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Recent studies have shown sleep disturbances occur in people with Alzheimer’s disease (AD), with sleep being impacted before the onset of clinical symptoms. White matter hyperintensities (WMHs) are cerebrovascular disease‐related pathological changes that develop with increased age and are also associated with AD. While studies have shown that sleep disturbance can have profound negative effects on brain vasculature, its impact on WMH remains relatively unexplored. Our objective was to examine the relationship between sleep disturbances and WMHs in older adults. This study examined sleep disturbance and regional WMH differences between normal controls (NCs), people with mild cognitive impairment (MCI), and Alzheimer’s disease (AD). Method We included participants from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). History of insomnia was extracted from the ADNI database along with the Neuropsychiatric Inventory Sleep (NPI sleep) Questionnaire used to assess sleep disturbance. Participants were included if they had at least two WMH measurements and completed the NPI. A total of 1782 participants with 8771 follow‐ups met the inclusion criteria. Linear mixed‐effects models examined group differences in sleep disturbance and insomnia and the association between WMH burden and sleep in NC, MCI, and AD. Result People with more sleep disturbance were found to have a greater WMH burden across all regions except temporal (p < .05). People with AD and MCI had more sleep disturbance than NC across all regions (p < .0001). Additionally, people with insomnia were found to have greater WMH burden across all regions (p < .001). Conclusion These results suggest WMH burden and sleep disturbance increases from aging to AD. These findings indicate that people with MCI and AD with worse sleep have a higher WMH burden. In older adults, insomnia and sleep disturbances are strongly associated with increased WMH accumulation over time.

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)0,003
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 seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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