La qualità soggettiva e oggettiva del sonno non predice la previsione episodica comportamentale negli adulti più giovani o più anziani - Parte 1

La previsione episodica si riferisce alla capacità di utilizzare scenari immaginati per guidare comportamenti rivolti al futuro. È importante per facilitare le attività complesse della vita quotidiana, come la gestione delle finanze.

L’immaginazione è una parte estremamente importante della mente umana. Le persone possono costruire le loro scene ideali attraverso l'immaginazione e queste scene hanno anche un impatto molto importante sulla nostra memoria.

Innanzitutto, le scene immaginarie positive possono produrre in noi emozioni positive, favorendo così la salute fisica e mentale. Ad esempio, possiamo immaginare di portare a termine un compito importante o di trascorrere una piacevole vacanza in una località di mare lontana. Queste scene possono portarci emozioni di speranza, gioia e gioia, aiutandoci così ad alleviare lo stress e l'ansia e a migliorare l'immunità del corpo.

In secondo luogo, anche le scene immaginarie positive possono aiutarci a migliorare la memoria. Quando le persone imparano e memorizzano, spesso incontrano problemi che non riescono a ricordare. In questo momento, possono rafforzare la loro memoria attraverso l'immaginazione. Ad esempio, possiamo immaginare di passeggiare in un bellissimo giardino e quindi associare le informazioni che vogliamo ricordare a diverse cose presenti nel giardino. Ciò può formare una scena vivida nella nostra mente, rendendo più facile ricordare le informazioni.

Infine, esiste una stretta connessione tra immaginazione e memoria, ovvero l'immaginazione può aiutarci a ricordare i bei momenti del passato. Quando siamo bloccati in uno stato emotivo negativo, ricordare le buone esperienze del passato può essere un modo efficace per aiutarci. Ad esempio, possiamo immaginarci mentre giochiamo e giochiamo da bambini. In questo momento, il nostro cervello rilascerà gli ormoni del piacere e della felicità, aiutandoci così ad alleviare i problemi emotivi.

Insomma, esiste un legame molto importante tra immaginazione e memoria. L'immaginazione può aiutarci a costruire scene bellissime e promuovere la salute fisica e mentale; allo stesso tempo, scene immaginarie positive possono anche aiutarci a rafforzare la memoria, imparare e lavorare meglio. Usiamo l'immaginazione positiva per creare i nostri bellissimi ricordi. Si può vedere che abbiamo bisogno di migliorare la memoria, e la Cistanche deserticola può migliorare significativamente la memoria perché la Cistanche deserticola è un materiale medicinale tradizionale cinese che ha molti effetti unici, uno dei quali è quello di migliorare la memoria. L'efficacia della carne macinata deriva dai vari principi attivi che contiene, tra cui acidi, polisaccaridi, flavonoidi, ecc. Questi ingredienti possono favorire la salute del cervello in vari modi.

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Una letteratura più ampia mostra che gli adulti più anziani ottengono risultati più scarsi nei test di previsione episodica rispetto ai loro colleghi più giovani. Allo stesso tempo, i cambiamenti nel sonno legati all’età spesso contribuiscono al declino correlato all’età di altre capacità cognitive note per supportare la previsione episodica, come la memoria.

Nessuno studio fino ad oggi ha testato se la qualità del sonno è associata alla previsione episodica quando viene misurata comportamentalmente; o se questa relazione è moderata dall'età. Per risolvere questo problema, nel presente studio è stato chiesto ad adulti sani, giovani (n= 39) e anziani (n= 41), di indossare un orologio per l'actigrafia e di autovalutare la qualità del loro sonno per sette notti.

I partecipanti hanno poi completato il compito di previsione della settimana virtuale: una valutazione comportamentale della previsione episodica. Né la qualità oggettiva né quella soggettiva del sonno erano in grado di predire i risultati della previsione episodica, e questo non era moderato dal gruppo di età. Le analisi bayesiane hanno fornito prove a favore dell'ipotesi nulla. Questi risultati suggeriscono che la qualità del sonno (almeno nelle popolazioni adulte sane) potrebbe non essere collegata alla previsione episodica.

La previsione episodica si riferisce alla capacità di immaginare possibili scenari futuri e di utilizzare questa immaginazione per guidare il comportamento orientato al futuro1. A causa del suo ruolo fondamentale in molte attività complesse della vita quotidiana (ad esempio, la gestione delle finanze, la spesa e la preparazione del cibo), la previsione episodica è considerata un predittore chiave della capacità funzionale e del benessere più ampio.

Esistono ormai solide prove del fatto che la previsione episodica diminuisce nella tarda età adulta4-7. Ciò deriva principalmente da paradigmi fenomenologici che mostrano che gli anziani hanno maggiori difficoltà a impegnarsi nella componente immaginativa diretta al futuro che costituisce la base del comportamento futuro (ad esempio4,8). Finora uno studio ha valutato comportamentalmente la capacità degli adulti più giovani e più anziani di utilizzare queste immaginazioni per guidare il comportamento diretto al futuro9.

Quest’ultimo studio ha rivelato che gli anziani hanno difficoltà più dei giovani, non solo a impegnarsi in immaginazioni rivolte al futuro, ma anche a utilizzare tali immaginazioni per influenzare comportamenti rilevanti per il futuro. Questa è una prova particolarmente convincente del fatto che il declino legato all’età può avere importanti implicazioni funzionali.

La previsione episodica è un costrutto complesso che impone richieste a molte risorse cognitive e meccanismi neurali più ampi. In particolare, si ritiene che la memoria episodica (la capacità di ricordare e rivivere mentalmente episodi specifici del proprio passato) e il controllo esecutivo (le operazioni cognitive di livello superiore che coordinano processi cognitivi di base) siano implicati nella previsione episodica.

Questo perché un principio centrale dell’ipotesi della simulazione episodica costruttiva è che la simulazione del futuro dipende dal recupero flessibile e dalla ricombinazione delle esperienze passate per simulare e pre-esperire nuove rappresentazioni di eventi futuri.10 Si ritiene quindi che la memoria episodica fornisca gli elementi costitutivi di base per il futuro. simulazioni, mentre il controllo esecutivo è necessario per facilitare questo processo flessibile di recupero e ricombinazione e contemporaneamente inibire la tendenza a ricordare semplicemente le esperienze passate (ad esempio, 10,11).

Studi di neuroimaging hanno anche scoperto che una rete centrale di regioni cerebrali (compreso il lobo temporale mediale, la corteccia cingolata posteriore, la corteccia prefrontale mediale e le regioni temporali e parietali laterali) vengono attivate quando si immaginano esperienze future (vedi per una rassegna). le regioni sono anche implicate nella funzione esecutiva e nella memoria episodica13-16. Ciò suggerisce che la previsione episodica impone esigenze sulla memoria episodica e sulle difficoltà esecutivela qualità è una variabile potenzialmente importante che, fino ad oggi, è stata raramente valutata in termini di previsione episodica. Questa mancanza di ricerca empirica è sorprendente dato che gli indici oggettivi e soggettivi della qualità del sonno sono associati alla memoria episodica e al controllo esecutivo, e hanno anche un impatto diretto sulle regioni neuronali chiave implicate nella previsione episodica17-23. Le meta-analisi hanno anche dimostrato che la qualità del sonno è costantemente collegata a scarse prestazioni in molti domini cognitivi24-26.

Inoltre, la scarsa qualità soggettiva del sonno è stata collegata a cambiamenti nelle regioni neurali che supportano la previsione episodica. Ad esempio, un volume ridotto della materia grigia nelle regioni temporali laterali e mediali e nella corteccia parietale27,28 e perdite volumetriche più rapide nella corteccia cingolata posteriore destra in un periodo di 2-anno29. Nel loro insieme, la letteratura precedente mostra che il sonno ha un impatto su molti dei processi cognitivi e neurali ritenuti fondamentali per coinvolgere efficacemente la previsione episodica.

Sebbene molte variabili abbiano il potenziale per influenzare la previsione episodica, il sonno è di particolare interesse nel contesto del normale invecchiamento dell’adulto. Questo perché non solo esistono prove che il sonno potrebbe cambiare in funzione del normale invecchiamento dell’adulto, ma il sonno potrebbe anche essere importante per comprendere la relazione tra età e memoria. Ad esempio, una meta-analisi ha dimostrato che l’età avanzata è associata a una durata del sonno oggettivamente più breve, all’efficienza del sonno, al sonno REM e al sonno a onde lente30,31.

Studi empirici più recenti hanno inoltre osservato che la qualità soggettiva del sonno diminuisce nel corso della vita32,33, sebbene si veda34,35. In particolare, ci sono prove che suggeriscono che gli adulti più anziani potrebbero essere in grado di affrontare meglio il sonno scarso rispetto ai più giovani. Nello specifico, sebbene la totale privazione del sonno interrompa la funzione cognitiva e affettiva sia nei gruppi di età più giovani che in quelli più anziani, l’entità di questi effetti è spesso maggiore per i più giovani rispetto agli anziani36-38. Infatti, una recente meta-analisi ha concluso che l’età modera la relazione tra sonno e memoria episodica, tanto che la relazione tra sonno a onde lente e memoria episodica è più forte nei gruppi più giovani rispetto a quelli più anziani39. Tali risultati suggeriscono che se il sonno è correlato alla previsione episodica, la forza di questi effetti può differire significativamente in funzione del gruppo di età (e in particolare, potrebbe essere più forte nel gruppo più giovane).

Finora solo uno studio ha valutato se le differenze nel sonno potrebbero essere rilevanti anche per comprendere le capacità di previsione episodica40, e ha suggerito che la natura della relazione tra sonno e previsione episodica differisce in modo abbastanza sostanziale per gli adulti più giovani e quelli più anziani. Nello specifico, negli anziani, la diminuzione della densità del fuso del sonno (un indicatore fisiologico del consolidamento della memoria of-line) era associata a una maggiore capacità di previsione episodica (misurata tramite simulazioni mentali di nuovi eventi futuri).

Negli adulti più giovani, tuttavia, è stato riscontrato un modello di associazione inverso: l’aumento, anziché la diminuzione, della densità dei fusi del sonno era associato a una maggiore capacità di previsione episodica. Tuttavia, per questo i partecipanti hanno solo immaginato scenari futuri e non è stato loro richiesto di utilizzare tale immaginazione per guidare il comportamento diretto dall’individuo.

Pertanto, questi risultati non possono dire se la qualità del sonno possa essere correlata alla capacità di previsione in modo tale da influenzare il comportamento futuro. Per colmare questa lacuna, il presente studio è stato progettato per fornire il primo test della relazione tra la qualità del sonno e l’applicazione comportamentale della previsione episodica negli adulti più giovani e più anziani.

Infine, sebbene un'ampia letteratura dimostri ormai che il sonno è associato alla memoria, il modo in cui il sonno viene misurato (cioè, oggettivamente o soggettivamente) sembra svolgere un ruolo fondamentale nel determinare l'entità di questa relazione. Nello specifico, una recente meta-analisi ha mostrato che le associazioni tra sonno e memoria episodica erano più forti per il sonno valutato con la polisonnografia rispetto al sonno auto-riferito. In effetti, alcuni studi suggeriscono addirittura che il sonno soggettivo non abbia alcuna relazione con la memoria futura o con le prestazioni della memoria generale41-43.

Tali risultati aumentano la possibilità che qualsiasi relazione osservata tra la previsione episodica e il sonno possa essere influenzata dal tipo di misurazione del sonno. Pertanto, lo scopo finale di questo studio era valutare il potenziale ruolo moderatore del tipo di misurazione nella relazione tra sonno e previsione episodica. A tal fine, abbiamo misurato il sonno soggettivo e oggettivo rispettivamente tramite self-report e actigrafia.

Il presente studio.

Questo progetto è stato progettato per acquisire una comprensione più articolata della relazione tra qualità del sonno e previsione episodica e, in particolare, se i cambiamenti legati all’età nella qualità del sonno fossero correlati alle differenze legate all’età nella capacità di impegnarsi nella previsione episodica a livello comportamentale. Abbiamo anche mirato a determinare se questa relazione differisse in funzione del tipo di misurazione del sonno.

Avevamo previsto che ci sarebbe stata una relazione tra la qualità del sonno e la previsione episodica, per cui una scarsa qualità del sonno sarebbe stata associata ad una minore previsione episodica. Inoltre, abbiamo previsto che la relazione tra qualità del sonno e previsione episodica sarebbe stata più forte nei giovani rispetto agli anziani. Infine, abbiamo previsto che l'actigrafia valutata l'efficienza del sonno (cioè il sonno misurato oggettivamente) sarebbe stata più fortemente associata alla previsione episodica rispetto alla qualità soggettiva del sonno per entrambi i gruppi di età.

Metodi

Partecipanti.

Un calcolo della potenza è stato condotto a priori utilizzando G*Power20. Per le analisi chiave preregistrate, un minimo di 77 partecipanti in totale dovevano avere almeno l'80% di potenza per rilevare una dimensione dell'effetto moderata (f2=0.15) in un modello di regressione con tre predittori (età, sonno e interazione età × sonno). Ottantuno individui della comunità generale hanno completato lo studio e sono stati inclusi nell'analisi finale dei dati. Sono inclusi 41 adulti anziani sani (Mage=69.44, SD=6.82, fascia di età=60–85; 21 femmine) e 39 adulti più giovani sani (Mage=22.85 , DS=3.31, fascia di età=18–30; 20 femmine).

Per essere idonei, i partecipanti dovevano: (1) parlare correntemente l'inglese; (2) non avere diagnosi attuale (o negli ultimi 12 mesi) di grave malattia psichiatrica (ad esempio, disturbo bipolare), disturbo neurologico, disturbo neurodegenerativo o disturbo del sonno; (3) non assumere farmaci che alterano il sonno; e (4) non hanno precedenti di gravi traumi cranici.

Altri otto partecipanti sono stati testati ma sono stati esclusi a causa del punteggio superiore a 5 (su 8) sui criteri STOP-BANG44 per l'apnea ostruttiva del sonno, e altri tre partecipanti sono stati testati ma successivamente esclusi per aver segnalato malattie psichiatriche o gravi disturbi del sonno durante il test.

All participants scored above the cut-off for abnormal cognitive functioning (>21/30) sull'esame cognitivo del Mini-Addenbrooke (45, vedere la Tabella 1 per i risultati demografici).

Come si può vedere nella Tabella 1, gli adulti più anziani e quelli più giovani non differivano per fragilità sociale, attenzione e capacità di cambiare compito (indicizzata tramite il test trail-making), fluidità verbale, qualità del sonno (indicizzata tramite il Pittsburgh Sleep Quality Index), durata (indicizzata tramite actigrafia valutata il tempo di sonno totale in minuti) o anni di istruzione. Tuttavia, rispetto agli adulti più giovani, l'actigrafia ha valutato il suo QI su scala completa (indicizzato tramite NART-II), la funzione inibitoria più scarsa (indicizzata tramite il test delle parole-colori di Stroop) e una maggiore sonnolenza diurna (indicizzata tramite la scala della sonnolenza di Epworth).

Misure focali.

Sonno oggettivo. Il sonno oggettivo è stato misurato tramite l'orologio ActiGraph GT9X Link (35 mm × 35 mm × 100 mm e 14 g). I dispositivi per l'actigrafia sono ampiamente utilizzati nella ricerca e sono stati validati rispetto alla polisonnografia, il gold standard per la misurazione oggettiva del sonno23. Actiwatch è stato configurato secondo le raccomandazioni del produttore utilizzando la versione 6.13.4 del software ActiLife.

L'Actiwatch mostrava un quadrante standard (data e ora) e i partecipanti non erano in grado di regolare alcuna impostazione dell'orologio. I partecipanti hanno indossato continuamente l'Actiwatch sul polso non dominante per sette giorni e notti consecutivi. I dati grezzi sono stati analizzati utilizzando l'algoritmo di punteggio del sonno di Cole-Kripke23. È stata calcolata la media dei dati codificati dagli Actiwatch nelle sette notti per calcolare il tempo di sonno totale medio in minuti (ACTI-TST) di un partecipante, l'efficienza del sonno (ACTI-SE; calcolata dividendo ACTI-TST per il tempo totale trascorso a letto) e il risveglio dopo insorgenza del sonno (ACTI-WASO).

ACTI-TST ha valutato la quantità di tempo trascorso dormendo in minuti con punteggi più alti che indicano una durata del sonno più lunga (intervallo adulti più giovani=278.86–540,14; intervallo adulti più anziani=306.75–550,29). Il risultato principale del focus è stato ACTI-SE poiché forniva una misura oggettiva della qualità del sonno. Punteggi ACTI-SE più alti suggeriscono una migliore efficienza del sonno o una quantità maggiore di tempo di sonno totale rispetto al tempo trascorso a letto (intervallo per gli adulti più giovani: =67 0,92–95,05; intervallo per gli adulti più anziani 73,69–95,91). ACTI-WASO ha indicizzato la quantità di tempo di veglia trascorso dopo l'inizio del sonno, per cui i punteggi più alti indicavano più tempo trascorso sveglio in minuti (intervallo adulti più giovani=25.43–156.00; intervallo adulti più anziani{{ 24}}.71–127.43).

Sonno soggettivo. Durante il periodo di sette notti registrato da Actiwatch, ai partecipanti è stato chiesto di completare il Diario del sonno consensuale (CSD24) ogni mattina non appena si alzavano. Si trattava di un 9-item che chiedeva ai partecipanti di annotare l'ora in cui andavano a dormire la notte precedente, la durata del sonno, la latenza dell'inizio del sonno, il numero di risvegli durante la notte, la veglia dopo l'inizio del sonno, il tempo trascorso fuori dal letto al mattino, la qualità del sonno e eventuali eventi insoliti che avrebbero potuto influenzare il loro sonno o qualsiasi periodo in cui l'Actiwatch è stato rimosso. I dati del CSD hanno integrato i dati dell'actigrafia per determinare i periodi di sonno oggettivi del partecipante.

Per valutare in modo specifico la qualità soggettiva del sonno, ai partecipanti è stato chiesto di valutare la qualità del sonno della notte precedente su una scala da 1 (molto scarsa) a 5 (molto buona). È stata quindi calcolata la media delle valutazioni durante la settimana per ciascun partecipante per indicare la qualità soggettiva media del sonno, mentre i punteggi più alti indicavano una migliore qualità soggettiva del sonno.

Previsione episodica. Virtual Week-Foresight (VW-Foresight9) è stato utilizzato per valutare la previsione episodica comportamentale. Si tratta di un compito computerizzato convalidato sensibile alle difficoltà di previsione episodica associate al normale invecchiamento dell'adulto. La lungimiranza di VW è stata presentata sotto forma di gioco da tavolo computerizzato. Ai partecipanti è stato chiesto di usare il mouse per lanciare un dado sullo schermo e spostare il gettone sul tabellone; ciascun circuito rappresentava un giorno virtuale (vedi Fig. 1a).

Man mano che i partecipanti avanzavano attorno alla lavagna, veniva loro richiesto di identificare i problemi man mano che si presentavano (vedere Fig. 1b), successivamente e spontaneamente acquisire un elemento in un secondo momento per risolvere quel problema (vedere Fig. 1c), e quindi tornare al problema iniziale. e risolverlo con l'oggetto acquisito, il tutto senza alcun overtcue (vedi Fig. 1d; vedi 9, per una descrizione dettagliata).

È stato quindi sommato il numero di elementi corretti acquisiti e utilizzati nei due giorni virtuali. I tre punteggi dei risultati erano: (1) elementi acquisiti, che riflettevano il numero di elementi corretti acquisiti espressi come percentuale del numero totale corretto di elementi disponibili; (2) elementi utilizzati (incondizionato), che rifletteva il numero di elementi corretti utilizzati espressi come percentuale del numero totale di elementi corretti che potevano essere utilizzati; (3) elementi utilizzati (condizionale), che riflette il numero di elementi corretti utilizzati espressi come percentuale del numero totale di elementi corretti acquisiti. Il primo e il terzo risultato erano i risultati chiave di interesse (vedere per una spiegazione dettagliata).

For more information:1950477648nn@gmail.com