The Independent Associations of Physical Activity and Sleep with Cognitive Function in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current evidence suggests physical activity (PA) and sleep are important for cognitive health; however, few studies examining the role of PA and sleep for cognitive health have measured these behaviors objectively. OBJECTIVE: We cross-sectionally examined whether 1) higher PA is associated with better cognitive performance independently of sleep quality; 2) higher sleep quality is associated with better cognitive performance independently of PA; and 3) whether higher PA is associated with better sleep quality. METHODS: We measured PA, subjective sleep quality using the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), and objective sleep quality (i.e., fragmentation, efficiency, duration, and latency) using the MotionWatch8© in community-dwelling adults (N = 137; aged 55+). Cognitive function was indexed using the Alzheimer's Disease Assessment Scale-Plus. Correlation analyses were performed to determine relationships between PA, sleep quality, and cognitive function. We then used latent variable modelling to examine the relationships of PA with cognitive function independently of sleep quality, sleep quality with cognitive function independently of PA, and PA with sleep quality. RESULTS: We found greater PA was associated with better cognitive performance independently of 1) PSQI (β= -0.03; p < 0.01); 2) sleep fragmentation (β= -0.02; p < 0.01); 3) sleep duration (β= -0.02; p < 0.01); and 4) sleep latency (β= -0.02; p < 0.01). In addition, better sleep efficiency was associated with better cognitive performance independently of PA (β= -0.01; p = 0.04). We did not find any associations between PA and sleep quality. CONCLUSIONS: PA is associated with better cognitive performance independently of sleep quality, and sleep efficiency is associated with better cognitive performance independently of PA. However, PA is not associated with sleep quality and thus PA and sleep quality may be related to cognitive performance through independent mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».