0138 Sleep and Performance on Tests of Pattern Separation and the Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Sleep disturbances are considered both a risk factor and symptom of dementia. The present research aimed to identify cognitive tests that are associated with sleep quality or quantity, focusing on cognitive tests designed to evaluate the earliest cognitive changes in dementia. Methods We recruited younger (n=89) and older (n=40) adults and remotely monitored their sleep patterns for 7 consecutive days using wrist actigraphy and sleep diaries. On day 7, participants completed a battery of cognitive tests, which included the Prodromal Alzheimer’s and MCI battery from the Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB) and the Mnemonic Similarity Task (MST), which is a test designed to assess pattern separation. The Psychomotor Vigilance Task (PVT) was used as a positive control measure for all participants. The older adults were also assessed with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Results Multiple linear regression models on the overall sample controlling for gender and age revealed that age was the strongest predictor of performance on MST and CANTAB DMS. Multiple linear regression models in the separate samples showed that sleep (i.e., total sleep time and sleep efficiency), MoCA score, and the interaction between gender and sleep were significant predictors for older adult’s performance on the MST and CANTAB DMS. The regression analyses in the younger cohort revealed only significant effects of sleep efficiency on CANTAB PAL. Conclusion Performance on cognitive tests designed to assess pattern separation are sensitive to sleep patterns and the early cognitive changes associated with dementia, and should be evaluated for potential use as clinical trial outcome measures for sleep-promoting treatments in older adults. Support (if any) Dr. Brianne Kent (supervisor)
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».