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Enregistrement W2608209882 · doi:10.1093/sleepj/zsx050.282

0283 SUBJECTIVE COGNITIVE COMPLAINT IN LATE MIDDLE-AGED AND OLDER INDIVIDUALS WITH OBSTRUCTIVE SLEEP APNEA

2017· article· en· W2608209882 sur OpenAlexaffabout
K. Gagnon, Andrée‐Ann Baril, Jacques Montplaisir, Julie Carrier, Caroline d'Aragon, Serge Gauthier, Christophe Lafond, Jean Gagnon, Nadia Gosselin

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensMcGill UniversityHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité de MontréalCanadian Sleep & Circadian NetworkUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingGeorgia Clinical and Translational Science Alliance
Mots-clésMedicineObstructive sleep apneaPolysomnographyCognitive declineInternal medicineMoodRisk factorDementiaPittsburgh Sleep Quality IndexPhysical therapySleep apneaApnea–hypopnea indexMontreal Cognitive AssessmentCognitionApneaClinical psychologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subjective cognitive complaint (SCC) increases the risk of mild cognitive impairment (MCI) and dementia. Obstructive sleep apnea (OSA) has recently been identified as a risk factor of MCI and dementia in the elderly. However, the ability of SCC to predict cognitive dysfunction and cognitive decline over time among individual with OSA need to be investigated. Objectives: To clarify weather OSA is a risk factor of SCC and investigate how SCC is associated with objective cognitive decline in older individuals presenting OSA. One hundred eleven subjects (age: 55–85; apnea-hypopnea index: 0.25–84.74) were included at baseline and 62 subjects were followed 1.5-years after. All subjects underwent an overnight polysomnography at the baseline. At both visits, SCC was evaluated using standardized questionnaires and a single question asked by clinician during the neuropsychological assessment. Logistic regressions on SCC and MCI measures with demographic (age, education), clinical (mood, sleep quality, vascular index, ApoE4) and respiratory variables were performed. Moreover, (2X2) ANOVA with two independent variables (OSA group: OSA+/OSA- X Cognitive status: MCI+/MCI-) were performed on SCC questionnaires. Variables related to OSA, namely apnea-hypopnea index, hypoxemia and sleep fragmentation, did not increase the risk of SCC or MCI. In fact, higher scores on mood and sleep quality questionnaires increased the risk of SCC [OR 2.13 and 11.65], while higher education decreased the risk of MCI [OR 0.78 and 0.71] at the baseline and follow-up. Significant OSA group X Cognitive status interactions were found for SCC questionnaires. Interestingly, OSA+/MCI+ participants reported significantly fewer SCC compared to OSA+/MCI-. An opposite relation was found in healthy controls: OSA-/MCI+ had more SCC than OSA-/MCI-. Although OSA does not predict SCC and cognitive decline in our sample, there is a disconnection between SCC and the objective presence of MCI in OSA that is not observed in control subjects. More specifically, older individuals with OSA are less aware of their cognitive deficits compared to individuals without OSA. Our results stress the importance of an objective neuropsychological evaluation of older patients with OSA. Canadian Institutes of Health Research and Fonds de Recherche du Québec - Santé.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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