DOI: https://doi.org/10.1186/s13195-024-01411-0
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38355598
تاريخ النشر: 2024-02-14
المؤلف: Joseph R. Winer وآخرون
الموضوع الرئيسي: التوازن، والمشي، والوقاية من السقوط
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة العلاقة بين أنماط النشاط على مدار 24 ساعة، المقاسة من خلال أجهزة التسارع المرتدية على المعصم، وتطور مرض الزهايمر (AD) ومرض باركنسون (PD) والانحدار المعرفي. باستخدام بيانات من 82,829 فردًا تتراوح أعمارهم بين 40 إلى 79 عامًا من بنك البيانات البريطاني، تحدد الأبحاث مقاييس معينة مشتقة من أجهزة التسارع—مثل الاستقرار اليومي، السعة اليومية، الميسور، ومستويات النشاط خلال الساعات الأكثر والأقل نشاطًا—التي ترتبط بخطر تطوير AD وPD. من الجدير بالذكر أن الاستقرار اليومي الأعلى مرتبط بزيادة خطر الإصابة بـ AD، بينما السعة اليومية الأقل والميسور مرتبطان بزيادة خطر الإصابة بـ PD.
تشير النتائج إلى أن هذه المقاييس الإيقاعية على مدار 24 ساعة لا تتنبأ فقط بظهور الأمراض التنكسية العصبية ولكنها ترتبط أيضًا بالأداء في الاختبارات المعرفية الطولية. تستنتج الدراسة أن سلامة إيقاعات النشاط على مدار 24 ساعة، كما تم تقييمها من خلال تكنولوجيا قابلة للارتداء غير الغازية، قد تكون علامة مبكرة قيمة لتحديد الأفراد المعرضين لخطر الإصابة بـ AD وPD والانحدار المعرفي. وهذا يشير إلى إمكانية استراتيجيات المراقبة القابلة للتوسع في البيئات المجتمعية لتسهيل التدخل المبكر.
مقدمة
ت outlines مقدمة ورقة البحث أهمية مرض الزهايمر (AD) ومرض باركنسون (PD) كأكثر الاضطرابات التنكسية العصبية انتشارًا، مع توقع زيادة في الحالات خلال العقد المقبل. تشترك الحالتان في مرحلة مبكرة تتميز بانتشار البروتينات غير المطوية في الدماغ، وغالبًا ما تكون مصحوبة بتغيرات في النوم والإيقاعات اليومية، والتي قد تكون مؤشرات مبكرة لهذه الأمراض. ربطت الدراسات السابقة التي استخدمت أجهزة التسارع المرتدية على المعصم أنماط النشاط على مدار 24 ساعة المقطوعة بتسارع الانحدار المعرفي وزيادة خطر تطوير AD وPD.
يسلط المؤلفون الضوء على إمكانية مجموعة بيانات بنك البيانات البريطاني، التي تشمل أكثر من 80,000 مشارك مع تسجيلات نشاط لمدة أسبوع، للتحقيق في هذه الروابط في عينة كبيرة قائمة على المجتمع. يهدفون إلى تقييم ما إذا كانت المقاييس المشتقة من أجهزة التسارع لأنماط النشاط على مدار 24 ساعة ترتبط بالأداء المعرفي الطولي وخطر الإصابة بـ AD وPD. لتحقيق ذلك، تستخدم الدراسة ثلاث طرق تكاملية لتحليل إيقاع النوم والاستيقاظ: طرق كوسينور لصلابة نمط النشاط، وطرق غير معلمية لتجزئة الإيقاع والانتظام، وتحليل المكونات الرئيسية الوظيفية لتحديد الاختلافات بين الأفراد الذين تطور لديهم AD وPD. تفترض الفرضية أن زيادة تجزئة أنماط النوم والاستيقاظ وانخفاض مستويات النشاط ستكون مرتبطة بزيادة خطر الإصابة بـ AD وPD والانحدار المعرفي.
طرق البحث
في هذه الدراسة، تم استخدام أجهزة التسارع ثلاثية المحاور المرتدية على المعصم (AX3، Axivity، نيوكاسل أبون تاين، المملكة المتحدة) لجمع البيانات على مدار أسبوع من عينة كبيرة قائمة على المجتمع من البالغين المقيمين في إنجلترا وويلز واسكتلندا، جميعهم كانوا مشاركين في دراسة بنك البيانات البريطاني. قامت هذه الدراسة المستمرة بتجنيد أكثر من 500,000 فرد تتراوح أعمارهم بين 40 إلى 69 عامًا بين عامي 2006 و2010، مع كون معيار الأهلية الوحيد هو العمر، كما هو موضح في Doherty et al. (2017). من المهم أن الدراسة لم تفرض أي استثناءات بناءً على الحالات الصحية، مما سمح بتمثيل متنوع للسكان.
خلال أسبوع جمع بيانات أجهزة التسارع، لم يواجه المشاركون أي قيود سلوكية، مما أتاح التقاط أنماط الحركة الطبيعية. تم تنزيل البيانات لاحقًا في مارس 2022، مما يوفر مجموعة بيانات شاملة للتحليل. تضمن هذا النهج المنهجي أن تعكس النتائج مستويات النشاط في العالم الحقيقي بين ديموغرافيا واسعة، مما يعزز من صلة الدراسة وقابليتها للتطبيق.
النتائج
يقدم قسم النتائج بيانات ديموغرافية لـ 82,829 مشاركًا، يتكونون من 56% نساء و44% رجال، بمتوسط عمر 62.0 عامًا (± 7.8). أظهرت مقارنة المتغيرات الديموغرافية بين المشاركين المشمولين (n = 82,829) والمستبعدين (n = 103,671) أن الأفراد المستبعدين كانوا أصغر سنًا، وأبلغوا عن صحة عامة أسوأ، وكان لديهم مؤشر كتلة جسم (BMI) أعلى، ونشاط يومي إجمالي أقل (TDI)، على الرغم من أن هذه الاختلافات كانت طفيفة (Cohen’s d ≤ 0.10).
وجدت الدراسة ارتباطات قوية بين المقاييس المشتقة من أجهزة التسارع لمستويات النشاط خلال النهار، بما في ذلك السعة، الميسور، وM10، مع ارتباطات ثنائية تتجاوز 0.70. بالإضافة إلى ذلك، أظهر L5 ارتباطًا إيجابيًا مع الميسور (r = 0.70) وM10 (r = 0.47)، ولكن ليس مع السعة (r = 0.01). من الجدير بالذكر أن التباين اليومي (IV) والاستقرار اليومي (IS) كانا مرتبطين سلبًا (r = -0.45)، مما يشير إلى أن المشاركين الذين لديهم أنماط نشاط يومية أكثر اتساقًا (IV منخفض) أظهروا أيضًا انتظامًا أكبر في النشاط عبر عدة أيام (IS مرتفع).
المناقشة
في هذه الدراسة التي شملت 82,829 من كبار السن مع متابعة تصل إلى 8.3 سنوات، وُجد أن مقاييس مختلفة مشتقة من أنماط النشاط على مدار 24 ساعة التي تم قياسها بواسطة أجهزة التسارع كانت مرتبطة بشكل كبير بخطر تطوير مرض الزهايمر (AD) ومرض باركنسون (PD)، بالإضافة إلى الانحدار المعرفي. تشير النتائج الرئيسية إلى أن انخفاض السعة اليومية ومستويات النشاط العامة ترتبط بزيادة خطر كل من AD وPD. على وجه الخصوص، كان النشاط المنخفض خلال أقل 5 ساعات نشاطًا (L5) مرتبطًا بشكل فريد بزيادة خطر PD، بينما كان الاستقرار اليومي الأعلى (IS) مرتبطًا بشكل متناقض بزيادة خطر AD. أظهر تحليل المكونات الرئيسية الوظيفية (fPCA) أن الأفراد الذين تقدموا إلى PD أظهروا مستويات نشاط نهارية أقل بشكل ملحوظ مقارنةً بالضوابط المتطابقة، مما يشير إلى أن النشاط النهاري قد يكون علامة حاسمة لخطر PD.
كما سلطت الدراسة الضوء على الروابط بين مقاييس النشاط على مدار 24 ساعة والأداء المعرفي، حيث كانت الميسور، السعة، وM10 الأقل مرتبطة بنتائج أسوأ في الاختبارات المعرفية مثل اختبار استبدال الأرقام الرمزية وTrails A. من المثير للاهتمام أنه بينما كان التباين اليومي الأكبر (IV) مرتبطًا بتراجع الأداء في Trails A، إلا أنه كان مرتبطًا أيضًا بأداء أفضل في Trails B-A وذاكرة الأرقام، مما يشير إلى علاقة معقدة بين تجزئة الإيقاع والصحة المعرفية. بشكل عام، تشير النتائج إلى أن المقاييس الموضوعية للنشاط على مدار 24 ساعة يمكن أن تكون علامات حيوية قيمة قائمة على المجتمع لتقييم خطر التنكس العصبي، خاصة في سياق شيخوخة السكان حيث قد تكون الرعاية العصبية المتخصصة محدودة.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود قد تؤثر على تفسير نتائجها. أولاً، لم تتضمن علامات بيولوجية أو بيانات جينية، والتي يمكن أن توضح ما إذا كان المشاركون في مراحل مبكرة من مرض الزهايمر (AD) أو مرض باركنسون (PD) خلال جمع بيانات النشاط. بالإضافة إلى ذلك، فإن الاعتماد على النشاط وحده لتقييم النوم يعد مشكلة، حيث لا يمكنه التمييز بدقة بين السلوك الخامل، النوم الليلي، والقيلولة النهارية. إن غياب سجلات النوم المتزامنة في بيانات بنك البيانات البريطاني يتطلب نهجًا غير متحيز لوصف إيقاعات النوم والاستيقاظ على مدار 24 ساعة.
علاوة على ذلك، قد يؤدي اعتماد الدراسة على رموز ICD-10 والتشخيصات المبلغ عنها ذاتيًا لـ AD وPD إلى تصنيف خاطئ، خاصة لأنها لم تميز بين الخرف مع أجسام ليوي وخرف PD. قد يؤدي ذلك إلى تقدير منخفض للارتباطات الملاحظة. قد لا تعكس معدلات الإصابة بـ AD وPD داخل بنك البيانات البريطاني تلك الموجودة في السكان الأوسع، وقد تؤدي التحيزات مثل الانسحاب بسبب الضعف المعرفي أو العلاج لأعراض الحركة إلى تحريف النتائج بشكل أكبر. أخيرًا، تحد من أحجام التأثير المتواضعة المرتبطة بمقاييس النشاط، خاصة فيما يتعلق بتوقع التقدم إلى AD، القابلية السريرية لتطبيق النتائج. يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على مجموعات مع تصنيف شامل وعلامات حيوية لتحديد مراحل التقدم المرضي المناسبة للكشف عن عيوب الإيقاع على مدار 24 ساعة بناءً على النشاط.
DOI: https://doi.org/10.1186/s13195-024-01411-0
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38355598
Publication Date: 2024-02-14
Author(s): Joseph R. Winer et al.
Primary Topic: Balance, Gait, and Falls Prevention
Overview
This study investigates the relationship between 24-hour activity patterns, measured through wrist-worn accelerometers, and the subsequent development of Alzheimer’s disease (AD), Parkinson’s disease (PD), and cognitive decline. Utilizing data from 82,829 individuals aged 40 to 79 years from the UK Biobank, the research identifies specific accelerometer-derived metrics—such as interdaily stability, diurnal amplitude, mesor, and activity levels during the most and least active hours—that correlate with the risk of developing AD and PD. Notably, higher interdaily stability is linked to increased risk for AD, while lower diurnal amplitude and mesor are associated with a heightened risk for PD.
The findings indicate that these 24-hour rhythm metrics not only predict the onset of neurodegenerative diseases but also correlate with performance on longitudinal cognitive tests. The study concludes that the integrity of 24-hour activity rhythms, as assessed through non-invasive wearable technology, may serve as a valuable early marker for identifying individuals at risk for AD, PD, and cognitive decline. This suggests potential for scalable monitoring strategies in community settings to facilitate early intervention.
Introduction
The introduction of the research paper outlines the significance of Alzheimer’s disease (AD) and Parkinson’s disease (PD) as the most prevalent neurodegenerative disorders, with an anticipated rise in cases over the next decade. Both conditions share a prodromal phase characterized by the spread of misfolded proteins in the brain, often accompanied by altered sleep and circadian rhythms, which may serve as early indicators of these diseases. Previous studies utilizing wrist-worn accelerometers have linked disrupted 24-hour activity patterns to accelerated cognitive decline and an increased risk of developing AD and PD.
The authors highlight the potential of the UK Biobank dataset, which includes over 80,000 participants with week-long activity recordings, to investigate these associations in a large community-based sample. They aim to assess whether accelerometer-derived metrics of 24-hour activity patterns correlate with longitudinal cognitive performance and the risk of incident AD and PD. To achieve this, the study employs three complementary methods to analyze sleep-wake rhythmicity: cosinor methods for activity pattern robustness, nonparametric methods for rhythm fragmentation and regularity, and functional principal component analysis to identify differences in individuals who developed AD and PD. The hypothesis posits that increased fragmentation of sleep-wake patterns and reduced activity levels will be associated with a higher risk of AD, PD, and cognitive decline.
Methods
In this study, wrist-worn triaxial accelerometry (AX3, Axivity, Newcastle upon Tyne, UK) was utilized to collect data over a one-week period from a substantial community-based sample of adults residing in England, Wales, and Scotland, all of whom were participants in the UK Biobank study. This ongoing cohort study recruited over 500,000 individuals aged 40 to 69 years between 2006 and 2010, with the only eligibility criterion being age, as detailed in Doherty et al. (2017). Importantly, the study did not impose any exclusions based on health conditions, allowing for a diverse representation of the population.
During the week of accelerometer data collection, participants faced no behavioral restrictions, enabling the capture of naturalistic movement patterns. The data were subsequently downloaded in March 2022, providing a comprehensive dataset for analysis. This methodological approach ensures that the findings reflect real-world activity levels among a broad demographic, enhancing the study’s relevance and applicability.
Results
The results section presents demographic data for 82,829 participants, comprising 56% women and 44% men, with a mean age of 62.0 years (± 7.8). A comparison of demographic variables between included (n = 82,829) and excluded participants (n = 103,671) indicated that excluded individuals were younger, reported poorer general health, had higher body mass index (BMI), and higher total daily inactivity (TDI), though these differences were minimal (Cohen’s d ≤ 0.10).
The study found strong correlations among accelerometer-derived metrics of daytime activity levels, including amplitude, mesor, and M10, with bivariate correlations exceeding 0.70. Additionally, L5 showed a positive correlation with mesor (r = 0.70) and M10 (r = 0.47), but not with amplitude (r = 0.01). Notably, intradaily variability (IV) and interdaily stability (IS) were negatively correlated (r = -0.45), indicating that participants with more consistent daily activity patterns (low IV) also exhibited greater regularity in activity across multiple days (high IS).
Discussion
In this study involving 82,829 older adults with up to 8.3 years of follow-up, various metrics derived from accelerometer-measured 24-hour activity patterns were found to be significantly associated with the risk of developing Alzheimer’s disease (AD) and Parkinson’s disease (PD), as well as cognitive decline. Key findings indicate that reduced diurnal amplitude and overall activity levels correlate with a higher risk of both AD and PD. Specifically, lower activity during the least active 5 hours (L5) was uniquely linked to increased PD risk, while higher interdaily stability (IS) was paradoxically associated with a greater risk of AD. Functional principal component analysis (fPCA) revealed that individuals who progressed to PD exhibited significantly lower daytime activity levels compared to matched controls, suggesting that daytime activity may be a critical marker for PD risk.
The study also highlighted associations between 24-hour activity metrics and cognitive performance, where lower mesor, amplitude, and M10 were linked to worse outcomes on cognitive tests such as the Symbol Digit Substitution Test and Trails A. Interestingly, while greater intradaily variability (IV) was associated with declining performance on Trails A, it also correlated with better performance on Trails B-A and Numeric Memory, indicating a complex relationship between rhythm fragmentation and cognitive health. Overall, the findings suggest that objective measures of 24-hour activity could serve as valuable community-based biomarkers for assessing neurodegeneration risk, particularly in the context of an aging population where specialized neurological care may be limited.
Limitations
The study presents several limitations that may affect the interpretation of its findings. Firstly, it did not incorporate biological markers or genetic data, which could clarify whether participants were in prodromal stages of Alzheimer’s Disease (AD) or Parkinson’s Disease (PD) during actigraphy collection. Additionally, the reliance on actigraphy alone for sleep assessment is problematic, as it cannot accurately distinguish between sedentary behavior, nocturnal sleep, and daytime napping. The absence of concurrent sleep logs in the UK Biobank data necessitated an agnostic approach to characterizing 24-hour sleep-wake rhythms.
Moreover, the study’s reliance on ICD-10 codes and self-reported diagnoses for AD and PD may lead to misclassification, particularly as it did not differentiate between dementia with Lewy bodies and PD dementia. This could result in an underestimation of the associations observed. The incidence rates of AD and PD within the UK Biobank may not reflect those in the broader population, and biases such as attrition due to cognitive impairment or treatment for motor symptoms could further skew results. Lastly, the modest effect sizes associated with actigraphy metrics, especially regarding the prediction of progression to AD, limit the clinical applicability of the findings. Future research should focus on cohorts with comprehensive phenotyping and biomarkers to better identify the stages of pathological progression suitable for actigraphy-based detection of 24-hour rhythm impairments.