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Enregistrement W4410482051 · doi:10.1093/sleep/zsaf090.1266

1266 Sleep Trajectories Across Three Cognitive-Aging Pathways in Community Dwelling Older Adults

2025· article· en· W4410482051 sur OpenAlexaff
Afsara B. Zaheed, Amanda Tapia, Nina Oryshkewych, Bradley J. Wheeler, Meryl A. Butters, Daniel J. Buysse, Yue Leng, Lisa L. Barnes, Andrew Lim, Lan Yu, Adriane M. Soehner, Meredith L. Wallace

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionGerontologyCognitive agingSleep (system call)PsychologyCognitive declineDevelopmental psychologyMedicineDementiaPsychiatryComputer scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Comparing sleep and rest-activity rhythms (RARs) across the spectrum of cognitive aging can reveal novel risk factors and potential mechanisms underlying dementia disorders. However, our current understanding is restricted by differences in sleep measurement, limited longitudinal data, and heterogeneous cognitive aging processes. We aimed to determine (1) which sleep/RAR features exhibit meaningful changes within three distinct cognitive pathways; and (2) which sleep/RAR features differ between cognitive aging pathways prior to and after the onset of mild cognitive impairment (MCI) and/or dementia. Methods Longitudinal self-reported sleep and actigraphy data were obtained from 1,449 participants in the Rush Memory and Aging Project (mean age= 81.2±7.1 years, 75.2% female, 5.2% Black, 94.8% White). We applied flexible cubic spline models to quantify differences in the levels and trajectories of sleep amount (self-reported duration; actigraphy rest interval length and alpha), regularity (actigraphy interdaily stability, intradaily variability, and midpoint standard deviation), and timing (self-reported midpoint; actigraphy midpoint and acrophase) within and between three cognitive aging pathways over 12 years: Normal Cognitive Aging (‘Normal’), Progression to MCI (‘Stable MCI’), and Progression to Dementia (‘Dementia’). Models were adjusted for key sociodemographic and health variables. Results Sleep amount was lowest in the Dementia pathway prior to MCI or dementia, but increased with age, most rapidly following dementia. The greatest effect was observed in self-reported duration (standardized mean change, d[95%CI]=0.912 [0.47, 1.36]. Regularity declined across all pathways, most rapidly after cognitive diagnoses, with the largest increases in intradaily variability occurring among the Stable MCI (d=0.97 [0.70, 1.23]) and Dementia paths (d=1.11 [0.84, 1.38). Shifts toward earlier sleep timing were observed in actigraphy measures across all three pathways (-0.54≤d≤-0.31). Conclusion Shorter sleep amount in cognitively healthy older adults may be a risk factor or prodromal indicator of dementia, while longer sleep amounts and decreasing regularity following dementia may reflect neurodegeneration. Advances in sleep timing may be less useful as a clinical indicator of future cognitive impairment or decline. Differences between self-reported and actigraphy-measured sleep/RAR outcomes may reflect distinct underlying mechanisms, warranting further research. Support (if any) NIH: T32HL082610, RF1AG056331, R01AG052488, R01AG071638, RF1AG070436, R01AG17917

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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