Sleep Irregularity and the Incidence of Type 2 Diabetes: A Device-Based Prospective Study in Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To prospectively examine the association between device-measured sleep regularity and incidence of type 2 diabetes (T2D) in a population-based sample of adults. We also examined if meeting sleep duration recommendations attenuated or eliminated the effects of irregular sleep on T2D. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a prospective cohort study of adults aged 40-79 years participating in the UK Biobank accelerometer substudy. Participants wore wrist-attached accelerometers for a duration of 7 days, which was used to compute the Sleep Regularity Index (SRI). Participants were categorized as irregular (SRI <71.6), moderately irregular (SRI between 71.6 and 87.3), and regular (SRI >87.3) sleepers. T2D diagnosis was obtained through self-reports and health records. RESULTS: We analyzed data from 73,630 individuals observed for 8 years, without a history of T2D and without an event in the first year of follow-up. Compared with regular sleepers, irregular (hazard ratio [HR] 1.38; 95% CI 1.20-1.59) and moderately irregular sleepers (HR 1.35; 95% CI 1.19-1.53) were at higher risk of T2D incidence. Dose-response analyses treating SRI as a continuous measure showed higher T2D incidence with SRI scores <80. Meeting current sleep duration recommendations did not counteract the adverse effects of irregular (HR 1.35; 95% CI 1.09-1.66) or moderately irregular (HR 1.29; 95% CI 1.08-1.54) sleep on T2D incidence. CONCLUSIONS: Moderate and high sleep irregularity were deleteriously associated with T2D risk, even in participants who slept ≥7 h per night. Future sleep interventions will need to pay more attention to consistency in bedtimes and wake-up times, in addition to sleep duration and quality.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».