Sleep Quality as a Modifier of Plasma pTau217 and GFAP Associations with Cognitive Function
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Plasma biomarkers, such as neurofilament light chain (NfL), glial fibrillary acidic protein (GFAP), phosphorylated tau (pTau217), and total tau (tTau), are associated with cognitive decline. However, the role of sleep quality in modifying these associations remains unclear. This study examines whether subjective sleep quality, as measured by the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), modifies the associations between plasma biomarkers and cognitive performance. Methods We analyzed cross-sectional data from 491 adults aged 36 years or older in the Aging Adult Brain Connectome study. Plasma levels of NfL, GFAP, pTau217, and total tTau were measured. Cognitive performance was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Preclinical Alzheimer’s Cognitive Composite (PACC). Sleep quality was measured using the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). Generalized linear models were used to test main and interaction effects while adjusting for demographics. Sensitivity analyses included APOE ε4 status and body mass index. Results Higher plasma levels of NfL, GFAP, and pT217 were associated with lower cognitive performance on both MoCA and PACC (all P < 0.05). Poorer sleep quality was independently associated with worse PACC outcomes. Critically, significant interaction effects were observed: PSQI moderated the negative associations between GFAP and both PACC (β = 0.0003, P = 0.039) and MoCA (β = 0.0019, P = 0.021), and between pT217 and MoCA (β = 0.0299, P = 0.004), indicating a synergistic relationship between sleep quality and glial/ amyloid-related pathology in cognitive aging. Conclusion Sleep quality modifies biomarker-cognition associations, highlighting its potential as a behavioral target to support brain health.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».