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Enregistrement W2567733371 · doi:10.1212/wnl.86.16_supplement.i9.009

The Effect of Age in the Association Between Frailty and Poor Sleep Quality in Community-Dwellers (The Atahualpa Project) (I9.009)

2016· article· en· W2567733371 sur OpenAlexaboutno aff
Pablo R. Castillo, Kristen Cagino, Robertino M. Mera, Johnathan Nieves, Marleni F. Milla-Martinez, Mauricio Zambrano, Kathryn Fanning, Mark J. Sedler, Oscar Del Brutto

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep qualityGerontologyAssociation (psychology)Sleep (system call)MedicinePsychologyPsychiatryInsomniaComputer sciencePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: We aimed to assess the effect of age in the association between poor sleep quality and frailty status. Background: The link between frailty and sleep disorders is plausible since both conditions are associated with enhanced expression of inflammatory biomarkers and dysfunction of the hypothalamic-pituitary-adrenocortical axis. Studies assessing frailty and disturbed sleep have used age as a confounding variable for adjustment in regression models, but there is no information on the effect of increasing age in this relationship. Design/Methods: Out of 351 Atahualpa residents aged ≥60 years identified during a door-to-door survey, 311 (89[percnt]) were interviewed with the Pittsburg Sleep Quality Index (PSQI) and the Edmonton Frail Scale (EFS). The independent association between PSQI and EFS scores was evaluated by the use of a generalized linear model adjusted for relevant confounders. A contour plot with Shepard interpolation was constructed to assess the effect of age in this association. Results: Mean score in the PSQI was 5 ± 2 points, with 34[percnt] individuals classified as poor sleepers. Mean score in the EFS was 5 ± 3 points, with 46[percnt] individuals classified as robust, 23[percnt] as pre-frail, and 31[percnt] as frail. In the fully adjusted model, higher scores in the PSQI were significantly associated with higher scores in the EFS (β: 0.23; 95[percnt] C.I.: 0.11-0.35; p<0.0001). Several clusters depicted the strong effect of age in the association between PSQI and EFS scores. Older individuals were more likely to be pre-frail or frail and poor sleepers, and younger individuals were more often robust and good sleepers. Clusters of younger individuals who were poor sleepers and frail accounted for the independent association between PSQI and EFS scores. Conclusions: This study shows the strong effect of age in the association between poor sleep quality and frailty status.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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