Subjective sleep characteristics associated with anxiety and depression in older adults: a population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Sleep complaints are often associated with anxiety and depression, but the specific complaints related to each syndrome are poorly characterized, especially in older adults. The objective was to identify subjective sleep characteristics specific to anxiety and depression in this population. METHODS: A random sample of 2393 individuals aged 65 years or older was used. Anxiety and depression were categorized using DSM-V criteria for phobias, panic disorder, generalized anxiety disorder, unspecified anxiety disorder, major depressive episode, and depressive episode with insufficient symptoms. Subjective sleep characteristics were measured using the Pittsburgh Sleep Quality Index. Logistic regression models predicting anxiety or depression were used to determine the independent sleep characteristics associated with each syndrome adjusting for age, sex, education level, cognitive functioning, anxiolytic/sedative/hypnotic use, antidepressants use, subjective health, chronic diseases, cardiovascular conditions, and anxiety or depression (as appropriate). RESULTS: Nearly all Pittsburgh Sleep Quality Index subscales were significantly associated with anxiety, but these subscales shared variance and only sleep duration in hours, sleep disturbance score, and daytime functioning score were independently related to anxiety. Within these significant subscales, the main specific sleep complaints associated with anxiety were daytime sleepiness and sleep disturbances related to coughing/snoring, feeling cold, and bad dreams. The use of sleeping medication was the only specific sleep characteristic associated with depression. CONCLUSIONS: These results suggest that in older adults, symptoms of short sleep duration, daytime sleepiness and sleep disturbances are independently related to anxiety while the use of sleep medication is independently associated to depression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».