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Enregistrement W4401669761 · doi:10.1101/2024.08.13.607801

The relationship between sleep and cognitive performance on tests of pattern separation in older adults

2024· preprint· en· W4401669761 sur OpenAlexaffabout
Aina Roenningen, Devan Gill, Brianne A. Kent

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionActigraphyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceCambridge Neuropsychological Test Automated BatterySleep (system call)PsychologyMontreal Cognitive AssessmentCognitive testSleep deprivationAudiologyDementiaNeuropsychologyEpisodic memoryMedicineInsomniaPsychiatryWorking memoryCognitive impairmentSpatial memoryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Study objectives Sleep disturbances are considered both a risk factor and symptom of dementia. The present research aimed to identify cognitive tests in which performance is associated with objective sleep quality or quantity, focusing on cognitive tests designed to evaluate the earliest cognitive changes in dementia. Methods We recruited older adults (50 years of age or older) and remotely monitored their sleep patterns for 7 consecutive days using wrist actigraphy and sleep diaries. On day 7, participants completed a battery of cognitive tests, which included the Psychomotor Vigilance Task (PVT), the Prodromal Alzheimer’s and Mild Cognitive Impairment battery from the Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB), and the Mnemonic Similarity Task (MST), designed to tax pattern separation. The participants were also assessed with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Results The final sample included 34 participants (mean age: 65.56, SD: 9.57). There were significant correlations between objective total sleep time and PVT and MST performance. MoCA scores were correlated with performance on CANTAB and MST. Objective total sleep time also predicted MST performance when controlling for age and gender. Conclusions Performance on cognitive tests designed to assess pattern separation are sensitive to older adults’ objective sleep duration and the early cognitive changes associated with dementia. MST should be evaluated for potential use as a clinical trial outcome measure for sleep-promoting treatments in older adults. Statement of Significance There is growing emphasis on the importance of sleep as a potential therapeutic target for neurodegenerative diseases (e.g., Alzheimer’s disease). Identifying cognitive measures that are sensitive to both sleep and the earliest cognitive changes associated with dementia are needed for use as outcome measures in clinical trials evaluating the effectiveness of sleep-promoting interventions. Our research addresses this need by investigating the relationship between sleep patterns and performance on cognitive tests designed to assess the earliest cognitive changes in dementia. Our results suggest that cognitive tests designed to assess pattern separation are uniquely sensitive to sleep quantity in older adults.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,258 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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