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Enregistrement W4393178428 · doi:10.1093/sleep/zsae081

Longer sleep duration and neuroinflammation in at-risk elderly with a parental history of Alzheimer’s disease

2024· article· en· W4393178428 sur OpenAlexafffund
Andrée‐Ann Baril, Cynthia Picard, Anne Labonté, Erlan Sanchez, Catherine Duclos, Béry Mohammediyan, John C.S. Breitner, Sylvia Villeneuve, Judes Poirier, M. Mallar Chakravarty, Nathan Spreng, Véronique D. Bohbot, D. Louis Collins, Alan C. Evans, Rick Hoge, Jamie Near, Natasha Rajah, Jean‐Paul Soucy, Sylvain Baillet, Judes Poirier, Daniel Auld, Gerhard Multhaup, A. Claudio Cuello, David Morgan, Nathalie Arbour, Maiya R. Geddes, Simon Ducharme, Pedro Rosa‐Neto, Samir Das, Cécile Madjar, Justin Kat, Jennifer Tremblay‐Mercier, Stephanie O. M. Dyke, Yasser Iturria‐Medina, Jeannie‐Marie Leoutsakos, Kaj Blennow, Henrik Zetterberg, Michelle M. Mielke, Rik Ossenkoppele, Philippe Amouyel, Christine Tardif, Lisa Marie Munter, Pierre Orban, Vladimir Fonov, H. L. Newbold, Masha Dadar, Pierre‐François Meyer, Stéphanie Tullo, Étienne Vachon‐Presseau

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteCanadian Sleep & Circadian NetworkUniversité de MontréalUniversity of TorontoCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéAlzheimer SocietyCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation Brain CanadaAlzheimer's Association
Mots-clésNeuroinflammationActigraphyDementiaNeurodegenerationSleep onsetMedicineAlzheimer's diseaseSleep (system call)PolysomnographyPsychologyAge of onsetDiseaseInternal medicineInsomniaPsychiatryCircadian rhythmElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY OBJECTIVES: Although short sleep could promote neurodegeneration, long sleep may be a marker of ongoing neurodegeneration, potentially as a result of neuroinflammation. The objective was to evaluate sleep patterns with age of expected Alzheimer's disease (AD) onset and neuroinflammation. METHODS: We tested 203 dementia-free participants (68.5 ± 5.4 years old, 78M). The PREVENT-AD cohort includes older persons with a parental history of AD whose age was nearing their expected AD onset. We estimated expected years to AD onset by subtracting the participants' age from their parent's at AD dementia onset. We extracted actigraphy sleep variables of interest (times of sleep onset and morning awakening, time in bed, sleep efficiency, and sleep duration) and general profiles (sleep fragmentation, phase delay, and hypersomnia). Cerebrospinal fluid (CSF) inflammatory biomarkers were assessed with OLINK multiplex technology. RESULTS: Proximity to, or exceeding, expected age of onset was associated with a sleep profile suggestive of hypersomnia (longer sleep and later morning awakening time). This hypersomnia sleep profile was associated with higher CSF neuroinflammatory biomarkers (IL-6, MCP-1, and global score). Interaction analyses revealed that some of these sleep-neuroinflammation associations were present mostly in those closer/exceeding the age of expected AD onset, APOE4 carriers, and those with better memory performance. CONCLUSIONS: Proximity to, or exceeding, parental AD dementia onset was associated with a longer sleep pattern, which was related to elevated proinflammatory CSF biomarkers. We speculate that longer sleep may serve a compensatory purpose potentially triggered by neuroinflammation as individuals are approaching AD onset. Further studies should investigate whether neuroinflammatory-triggered long sleep duration could mitigate cognitive deficits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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