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Enregistrement W2795243421 · doi:10.1161/circ.137.suppl_1.p341

Abstract P341: Poor Sleep Patterns Are Associated With Decreased Performance on the Montreal Cognitive Assessment in Both Younger and Older Women

2018· article· en· W2795243421 sur OpenAlexaboutno aff
Brooke Aggarwal, Adam M. Brickman, Ming Liao, Molly E. Zimmerman

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentPittsburgh Sleep Quality IndexInsomniaPopulationObstructive sleep apneaCognitionPolysomnographySleep apneaSleep onset latencyPhysical therapyGerontologySleep (system call)Sleep medicineSleep disorderInternal medicinePsychiatryCognitive impairmentApneaSleep quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Poor cardiovascular health has been linked to an increased likelihood of cognitive impairment in older adults. Cognitive impairment has also been identified as an emerging co-morbidity of obstructive sleep apnea, a highly prevalent sleep disorder, particularly in patients with neurological conditions. Whether other aspects of sleep, including sleep duration, sleep quality, sleep onset latency, and insomnia are associated with cognition is not established. Objective: The aim of this study was to evaluate whether specific sleep patterns were associated with cognitive function in a diverse population of both younger and older, neurologically healthy women, and to determine whether this association is mediated by cardiovascular disease (CVD) risk factors. Methods: This was a baseline analysis of 392 women (59% racial/ethnic minority, mean age=39±16.53y, range 20-76y) participating in the ongoing American Heart Association Go Red for Women Strategically Focused Research Network population-based study at Columbia University Medical Center (CUMC). Cognitive function was assessed by the validated Montreal Cognitive Assessment (MoCA) screening instrument. Sleep duration, sleep quality, and time to sleep onset were assessed using the Pittsburgh Sleep Quality Index; insomnia was assessed using the Insomnia Severity Index. Blood lipids and glucose were measured in the biomarker core laboratory at CUMC. Multivariable linear regression models were used to evaluate associations between sleep, CVD risk factors, and MoCA scores, adjusted for age, race/ethnicity, education, health insurance, and tested for interactions between age and sleep. Results: The prevalence of abnormal MoCA (score <26) was 38%; mean scores were lower in adults ≥55y vs. <55y (p<0.0001), and racial/ethnic minorities vs. whites (p<0.0001). Average nightly sleep duration was 6.75±1.29 h, and 50% of women had poor sleep quality. In multivariable models testing for interactions, lower MoCA scores were associated with shorter sleep duration (p=0.007), worse quality sleep (p=0.0005), and higher insomnia level (p=0.04). In stratified analyses, associations between MoCA scores and sleep duration, sleep quality, and insomnia persisted among both younger (<55y) and older (≥55y) groups. Lower MoCA scores were also associated with higher triglycerides (p=0.0001) and lower HDL-cholesterol (p=0.0006); formal tests of mediation suggested that the relation between cognition and insomnia was mediated by triglyceride level. Conclusions: Poor sleep patterns were highly prevalent and associated with lower cognitive function, even in younger women in this diverse population. Sleep patterns should be further investigated as a potential mechanism to identify individuals at risk of cognitive decline. Whether the relation is causal or mediated through traditional CVD risk factors deserves further study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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