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Enregistrement W4409225706 · doi:10.2196/67294

Detecting Sleep/Wake Rhythm Disruption Related to Cognition in Older Adults With and Without Mild Cognitive Impairment Using the myRhythmWatch Platform: Feasibility and Correlation Study

2025· article· en· W4409225706 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel Wasilko, Gehui Zhang, Katie L. Stone, Swathi Gujral, Juleen Rodakowski, Stephen F. Smagula

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institute on Aging
Mots-clésRhythmNeuropsychologyCognitionAccelerometerActigraphyDementiaAudiologySleep (system call)Physical medicine and rehabilitationPsychologyCircadian rhythmMedicineComputer sciencePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Consumer wearable devices could, in theory, provide sufficient accelerometer data for measuring the 24-hour sleep/wake risk factors for dementia that have been identified in prior research. To our knowledge, no prior study in older adults has demonstrated the feasibility and acceptability of accessing sufficient consumer wearable accelerometer data to compute 24-hour sleep/wake rhythm measures. Objective: We aimed to establish the feasibility of characterizing 24-hour sleep/wake rhythm measures using accelerometer data gathered from the Apple Watch in older adults with and without mild cognitive impairment (MCI), and to examine correlations of these sleep/wake rhythm measures with neuropsychological test performance. Methods: Of the 40 adults enrolled (mean [SD] age 67.2 [8.4] years; 72.5% female), 19 had MCI and 21 had no cognitive disorder (NCD). Participants were provided devices, oriented to the study software (myRhythmWatch or myRW), and asked to use the system for a week. The primary feasibility outcome was whether participants collected enough data to assess 24-hour sleep/wake rhythm measures (ie, ≥3 valid continuous days). We extracted standard nonparametric and extended-cosine based sleep/wake rhythm metrics. Neuropsychological tests gauged immediate and delayed memory (Hopkins Verbal Learning Test) as well as processing speed and set-shifting (Oral Trails Parts A and B). Results: All participants meet the primary feasibility outcome of providing sufficient data (≥3 valid days) for sleep/wake rhythm measures. The mean (SD) recording length was somewhat shorter in the MCI group at 6.6 (1.2) days compared with the NCD group at 7.2 (0.6) days. Later activity onset times were associated with worse delayed memory performance (β=-.28). More fragmented rhythms were associated with worse processing speed (β=.40). Conclusions: Using the Apple Watch-based myRW system to gather raw accelerometer data is feasible in older adults with and without MCI. Sleep/wake rhythms variables generated from this system correlated with cognitive function, suggesting future studies can use this approach to evaluate novel, scalable, risk factor characterization and targeted therapy approaches.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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