Acute partial sleep restriction attenuates working memory performance and does not affect BDNF in young adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Sleep loss decreases working memory (WM) performance in young adults. The mechanisms that regulate WM performance during sleep loss are integrative and likely depend on the duration of perturbed sleep. The aim of this research was to investigate the impact of a single night of partial sleep restriction (PSR) on WM, and the extent to which factors such as cardiorespiratory fitness and brain-derived neurotrophic factor (BDNF) influence WM performance following one night of PSR. Methods We measured WM performance after one night of PSR in twenty-two young adults (n=13 females) with otherwise normal sleep habits. Participants completed an N-back test following one night of normal sleep (6–9 h sleep duration) and after one night of PSR (3 h sleep duration). To account for learning effects due to repeated cognitive testing, a time-matched normal sleep control group was also collected (n=22). Plasma BDNF was measured after normal sleep and PSR. Cardiorespiratory fitness was assessed via an incremental test to exhaustion on a cycle ergometer. Results 3-back reaction time was slightly slower after PSR compared to the control group ( P Interaction =0.038; <m:math xmlns:m="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <m:mrow> <m:msubsup> <m:mi>η</m:mi> <m:mi>p</m:mi> <m:mn>2</m:mn> </m:msubsup> </m:mrow> </m:math> ${\eta }_{p}^{2}$ =0.10). No changes in BDNF were observed between sleep conditions (p=0.720; Cohen’s d =−0.04). WM performance after acute PSR was inversely related to cardiorespiratory fitness (p=0.025; Pearson’s r=−0.48); and these associations were observed without changes in plasma BDNF. Conclusions Our data suggest that a single night of PSR may acutely impair WM in young adults and contribute to an understanding about the incipient cognitive consequences of shortened sleep.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».