Periodic Leg Movements Predict Total Sleep Time in Persons with Cognitive Impairment and Sleep Disturbance
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: To determine if periodic leg movements predict total sleep time at night in elders with cognitive impairment and sleep disturbance. DESIGN: Descriptive cross-sectional secondary analysis using data from an observational study and baseline data from a randomized, controlled clinical trial. SETTINGS: Private homes, nursing homes, and assisted living facilities. PARTICIPANTS: One hundred and two persons with a mean age of 81.8 years, cognitive impairment, and sleep disturbance. INTERVENTION: N/A. MEASUREMENTS AND RESULTS: We measured sleep variables using 1 night of attended polysomnography in each participant's usual sleep setting. We assessed 10 characteristics associated with sleep disturbance (periodic leg movement index, time in bed, apnea-hypopnea index, oxygen saturation nadir, age, sex, living arrangement, cognitive status, painful conditions, and depression) with multiple linear regression analyses to determine the predictors of total sleep time. Of the 102 participants, 56.9% were men, and 64.7% lived in nursing homes or assisted living facilities. Their mean Mini-Mental State Examination score was 17.3. In addition, 21.6% had 1 or more painful conditions, and 45.1% were diagnosed with depression. Participants' mean periodic leg movement index was 17.3 with 34 (33.3%) having a periodic leg movement index greater than 15. Time in bed at night exceeded 8 hours, yet participants averaged only 5.5 hours of sleep. They had a mean apnea-hypopnea index of 18.3, with a mean oxygen saturation nadir of 86.4%. Periodic leg movement index, time in bed, and age explained 43.6% of the variance in total sleep time. CONCLUSIONS: Frequent periodic leg movements, less time in bed, and older age are associated with less sleep at night in this population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».