Longitudinal Remote Sleep and Cognitive Research in Older Adults With Mild Cognitive Impairment and Dementia: Prospective Feasibility Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep holds promise as a modifiable risk factor for neurodegenerative diseases and dementia. Clinical trials to modify sleep in people at risk of or in the early stages of dementia are needed. Monitoring natural sleep from home could support pragmatic and decentralized large-scale clinical trials. However, whether longitudinal sleep research can be successfully delivered remotely in this population has not been established yet. OBJECTIVE: We investigated the feasibility of remote longitudinal research using wearable devices, web-based cognitive tasks, and a smartphone app to record sleep and cognition in older adults with mild cognitive impairment (MCI) or dementia. METHODS: Older adults with MCI or dementia due to Alzheimer disease or Lewy body disease and cognitively healthy participants completed at-home sleep and circadian monitoring (digital sleep diaries, actigraphy, wearable sleep electroencephalography, and saliva samples) and digital cognitive assessments for 8 weeks. Feasibility outcomes included recruitment, retention, and data completeness. RESULTS: In total, 41 participants consented (n=10, 24% participants with Alzheimer disease; n=11, 27% participants with Lewy body disease; and n=20, 49% controls). There were predominantly male and White British participants, with a mean age of 70.9 (SD 5.9) years. Retention was very high, with 40 (98%) participants completing 8 weeks of remote monitoring. Data completeness for sleep electroencephalography was 91% and ranged from 79% to 97% for all remote tasks and was overall high across all participant subgroups. In total, 30% (12/40) of participants reported receiving external support with completing study tasks. CONCLUSIONS: High rates of retention, data completeness, and data quality suggested that longitudinal multimodal sleep and cognitive profiling using novel and remote monitoring technology is feasible in older adults with MCI and dementia and healthy older adults, even without study partner support. Remote monitoring should be considered for mechanistic and interventional trials. Careful consideration should be given to how to ensure remote monitoring technologies reduce burden and enhance inclusivity, particularly in communities traditionally underserved by research and those with lower digital literacy. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/52652.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».