MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417362031 · doi:10.1002/trc2.70185

The interaction effect of physical activity and sleep on cognitive function in stroke

2025· article· en· W4417362031 sur OpenAlexafffund
Ryan G Stein, Ryan S. Falck, Rachel A. Crockett, Jennifer C. Davis, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Janice J. Eng, Laura E. Middleton, Peter A. Hall, Teresa Liu‐Ambrose

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Translational Research & Clinical Interventions · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOkanagan University CollegeVancouver Coastal HealthUniversity of British Columbia, Okanagan CampusVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFondation pour la Recherche sur Alzheimer
Mots-clésSleep (system call)CognitionPhysical activityActigraphyAssociation (psychology)Stroke (engine)Effects of sleep deprivation on cognitive performanceCardiovascular health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract INTRODUCTION Having a stroke increases risk for dementia two‐fold. Poor sleep quality and quantity are common after a stroke and are associated with cognitive impairment. Physical activity benefits cognitive function. Whether there is an interaction effect of physical activity and sleep on cognitive function among persons living with chronic stroke is unknown. METHODS A cross‐sectional study used baseline data acquired from 97 community‐dwelling adults aged ≥55 years, living with chronic stroke (71±9 years; n = 38, female), and enrolled in a 6‐month randomized controlled trial. We measured physical activity (i.e., moderate to vigorous physical activity [MVPA] and light physical activity [PA]) and sleep quality and quantity (i.e., efficiency, latency, duration) using wrist‐worn accelerometry. Global cognitive function was measured with the 13‐item Alzheimer's Disease Assessment Scale–Cognitive Subscale (ADAS‐Cog‐13). We assessed whether the interaction of physical activity (MVPA and light PA) with sleep quality and quantity (interaction term: physical activity * sleep) was associated with ADAS‐Cog‐13 score: (1) in the full sample and (2) among males and females separately (i.e., sex‐stratified). Significant moderations were plotted as continuous simple slopes. RESULTS In the full sample, there was a significant interaction effect between MVPA and sleep duration on the ADAS‐COG‐13 score (ß = 1.636 ± 0.787; p = 0.041). Specifically, among individuals with shorter sleep duration (i.e., one standard deviation below mean sleep duration), those with greater MVPA had better ADAS‐Cog‐13 performance. In the sex‐stratified analysis, the interaction effect of MVPA and sleep duration on cognitive function was significant in males (ß = 3.417 ± 1.374; p = 0.016) but not females. DISCUSSION Moderate to vigerous physical activity may mitigate the negative impact of shorter sleep on cognitive function among persons living with stroke, particularly males. Highlights Physical activity and sleep are associated with cognitive function following stroke. Physical activity may ameliorate the negative effects of poor sleep on cognitive function. Females suffer greater health consequences of sleep dysregulation than males. Physical activity moderates the association of sleep duration and cognitive function. Physical activity may promote cognitive function in males with short sleep duration.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,376 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia Translational Research & Clinical InterventionsMême sujetSleep and related disordersTravaux en français237 207