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Enregistrement W4407116199 · doi:10.1093/sleep/zsaf027

Association between cerebral small vessel disease and periodic limb movements of sleep in patients with stroke/TIA

2025· article· en· W4407116199 sur OpenAlexaff
Matthew Veitch, May Adel Alhamid, Ryan T. Muir, Laavanya Dharmakulaseelan, Joel Ramirez, Fuqiang Gao, Richard H. Swartz, Brian J. Murray, Sandra E. Black, Mark I. Boulos

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRestless Legs Syndrome Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHyperintensityInternal medicineStroke (engine)PolysomnographyLacunar strokeConfoundingCardiologyIschemic strokeMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY OBJECTIVES: Periodic limb movements (PLMs) of sleep, which may be linked to increased vascular events via nighttime sympathetic overactivity, have shown associations with cerebral small vessel disease (CSVD) in small studies. This study examined the relationship between PLMs and CSVD in a larger cohort, accounting for comorbidities. METHODS: Patients with first-ever stroke or transient ischemic attack (TIA) were retrospectively analyzed. Polysomnography assessed the PLM index (PLMI) and PLM arousal index (PLMAI). CSVD was measured using radiographic markers, including the Fazekas score, total age-related white matter changes (ARWMC) score, microbleed counts, and lacunar infarcts. Multivariable regression models analyzed the association between an elevated PLMI and PLMAI with CSVD markers. RESULTS: This study included 86 patients (mean age 62.2 ± 14.3 years, 66.3% male, mean BMI 28.1 ± 5.7), 36 with a PLMI ≥ 5 (41.9%) and 11 with a PLMAI ≥ 5 (12.8%). Regression analyses showed that PLMI ≥ 5 and PLMAI ≥ 5 both predicted increased Fazekas and ARWMC total scores after adjusting for age, sex, BMI, and other comorbidities. Sensitivity analyses using age- and sex-specific PLMI cutoffs also showed that a PLMI exceeding the upper limit of normal predicted an increased Fazekas score and approached significance for the ARWMC score. PLMI was not significantly associated with cerebral microbleeds or lacunar infarcts. CONCLUSIONS: In patients with first-ever minor stroke and TIA, a significant association was observed between PLMI and PLMAI with white matter hyperintensities (WMHs) after adjusting for confounders. Future studies may help determine the directionality of this association and whether PLMs independently predict CSVD. CLINICAL TRIAL INFORMATION: Name: Sleep Disorders Managed and Assessed Rapidly in Transient Ischemic Attack (TIA) and In Early Stroke (SMARTIES). URL: https://clinicaltrials.gov/study/NCT01528462 ClinicalTrials.gov ID: NCT01528462. Name: SLEep APnea Screening Using Mobile Ambulatory Recorders After TIA/Stroke (SLEAP SMART). URL: https://clinicaltrials.gov/study/NCT02454023. ClinicalTrials.gov ID: NCT02454023.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,436

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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