Self-Reported Sleep in Older African Americans and White Americans
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Assess the relationship of self-reported sleep quality and possible sleep disorders with disability in a racially diverse sample of community-dwelling older adults. METHODS: Participants included 943 non-demented older African Americans (n=452) and Whites (n=491) from two cohort studies, the Minority Aging Research Study (MARS) and the Rush Memory and Aging Project (MAP). Participants completed a 32-item questionnaire assessing sleep quality and the possible presence of three sleep disorders (sleep apnea, restless leg syndrome [RLS] and REM behavior disorder [RBD]). Disability was assessed with scales that quantified the ability to perform instrumental activities of daily living (IADL), basic activities of daily living (ADL), and physical mobility activities. RESULTS: More than half of the participants reported impaired sleep quality (51%), or the possible presence of at least one sleep disorder (57%; sleep apnea 44%, RLS 25% and RBD 7%). Sleep quality was rated poorer in African Americans, those with advancing age and fewer years of education (all P<.05). Only sleep apnea risk was associated with age (P<.02). In logistic regression models adjusted for age, sex, years of education, and race, both sleep quality and disorders were associated with disability (sleep quality with mobility disability (P<.001), sleep apnea risk with mobility disability and IADL disability (all P<.001) and RLS symptoms with mobility disability (P<.01). CONCLUSIONS: Results indicate that self-assessed impaired sleep is common in old age and is associated with disability.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».