92Poor Subjective Sleep Quality Associates Variably With Different Frailty Measures in Cross-Sectional Study of Community Dwelling Older People
Notice bibliographique
Résumé
Poor subjective sleep quality has been associated with phenotypic frailty and is a potential target for frailty prevention or treatment. Exhaustion and reduced day-time activity: two of the five phenotype model variables: have been associated with sleep disorder. We investigated the association between poor sleep quality and frailty using three frailty scores that varied in the weighting each gave to sleep related symptoms. Cross-sectional study design using data from participants in the Yorkshire and Humber Community Ageing Research 75+ cohort study. Self-reported subjective sleep quality was the main exposure variable. Frailty was the outcome of interest, as defined using the phenotype model, cumulative deficit frailty index, and the Edmonton Frailty Scale. We ran 3 logistic regression models, one for each frailty measure, to adjust for pertinent confounders (age, depression, and cognitive function). Data from 173 patients is included. Median age was 80 years, 97 (56%) of whom were female. Frailty prevalence was 20% using the cumulative deficit frailty index with frailty defined at a value of 0.3. There was no clear association between sleep disturbance and frailty measured using the phenotypic model (OR 0.9, 95% CI 0.4 to 2.1), or the Edmonton Frailty Scale (OR 1.6, 95% CI 0.4 to 5.9). Poor sleep quality was associated with frailty as determined by the cumulative deficit frailty index (OR 3.2, 95% CI 1.2 to 8.7). Poor sleep quality is associated with increased frailty, measured using the cumulative deficit frailty index. There was no association between poor sleep quality and frailty using two other frailty measures. The direction and magnitude of association between poor sleep quality and frailty may be influenced by choice of frailty model, and thereby the population identified as frail by each model.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».