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Enregistrement W7116879489 · doi:10.1002/alz70860_099461

The independent effects of sleep fragmentation and physical activity on global cognition in healthy older adults

2025· article· en· W7116879489 sur OpenAlexaff
Tara Kuhn, Laura E. Middleton, Lei Yu, Bennett Da, Aron S Buchman, Andrew Lim

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionPhysical activitySleep (system call)Physical exerciseCognitive declineEffects of sleep deprivation on cognitive performance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Better sleep and higher physical activity have been linked to better cognitive function with aging. Emerging evidence shows that physical activity and sleep may interact together to support aspects of cognition such as memory and executive functioning. However, it is less certain if physical activity and sleep work together to support cognition globally. METHOD: From the Rush Memory and Aging Project, 1171 older adults without known dementia were included in this analysis. Physical activity and sleep fragmentation were measured using actigraphy. Global cognitive function was assessed using a composite score created from a 19-test cognitive battery. Multiple linear regression models were used to look at the cross-sectional association between sleep, physical activity, and global cognition. Several models were used to look at the 1) individual effects of sleep and physical activity in separate models, 2) the independent effects of sleep and physical activity in the same model, and 3) the interactive effects of sleep and physical activity. All base models controled for age at visit, sex, and education, and additional models controlled for vascular health and vascular risk factors. RESULT: When examined individually, physical activity was associated with better global cognition (b = 0.04, 95% CI = 0.01 - 0.07, p < .01). In contrast, increased sleep fragmentation was associated with worse global cognition. (b = -0.02, 95% CI = -0.05 - -0.001, p < .05). When both sleep fragmentation and physical activity were considered in the same model, these relationships remained similar. Finally, when adding an interaction term between physical activity and sleep, the interaction was non-significant (b = -0.01, 95% CI = -0.03 - 0.02, p = 0.53). All models remained significant when controlling for vascular health and vascular risk factors. CONCLUSION: Sleep and physical activity may have independent, but not interactive, impacts of global cognitive functioning. Physical activity may support better cognitive health, while having fragmented sleep may negatively impacts it. Further research is required to examine the longitudinal relationship between sleep, physical activity, and cognitive health.

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)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,297 · 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
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Résumé présentoui

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