Association Between Sleep Measures and Cognition Performance: Insights from a Digital Sleep Assessment Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sleep disorders as a contributing factor to cognitive impairment have spurred growing interest. The advent of digital technology facilitates the collection of comprehensive sleep measures in a home setting. The objective of this study is to examine the association between digital sleep measures and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Method This study included participants from the Boston University Alzheimer’s Disease Research Center (BU ADRC) Clinical Core, a longitudinal study of aging which includes the Uniform Dataset (UDS) and other Alzheimer’s Disease related clinical features. Participants were asked to wear a SleepImage Ring when they went to bed at night at least three times in a two week span at quarterly intervals. A variety of sleep measures, such as duration of unstable non‐rapid eye movement (NREM) sleep and percentage of time spent with SpO2 below 80%, were collected from the device and analyzed. Linear regression models were used to assess the associations between these sleep measures and the MoCA total score as well as individual MoCA scores. All models were adjusted for sex, age, and education to account for potential confounding factors. Result Our study included 75 participants from the BU ADRC (mean age: 74.9± 7.9 years; 64.0% women). On average, the SleepImage Ring was worn for 17 nights over the duration of the study (interquartile range: 6‐23 nights). As shown in Table 1, 11 sleep measures were associated with at least one MoCA item with nominal significance (P<0.05). Interestingly, the percentage of time spent with SpO2 below 80% was negatively associated with the MoCA total score (P=0.016) as well as three individual MoCA scores, including the Language – Naming (P<0.001), Delayed recall – No cue (P=0.027) and Abstraction (P=0.034). Conclusion Our analysis revealed multiple suggestive associations between digital sleep measures and MoCA test scores, highlighting the potential of sleep as a modifiable lifestyle factor to assess and improve cognitive health. Further studies with larger and independent samples are required to further validate these findings.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».