Is There an Association between Physical Activity and Sleep in Community-Dwelling Persons with Dementia: An Exploratory Study Using Self-Reported Measures?
Notice bibliographique
Résumé
Sleep disturbances are common in persons with dementia (PWD). While pharmacotherapy is widely used, non-pharmacological interventions are beginning to surface as first-line management strategies. This study sought to investigate if physical activity was associated with more favourable sleep patterns in PWD, and to compare the sleep quantity and quality between active and inactive PWD. We conducted an exploratory study to tackle these research questions. Self-reported telephone questionnaires were administered to 40 caregivers of PWD, who answered questions as proxies on behalf of their care recipient. Just over half (55%) of our participants met the criteria for being active. Walking was the most popular form of physical activity for both active and inactive PWD. Active PWD also preferred exercise classes and gardening, whereas inactive PWD favoured chair exercises. Compared to their inactive counterparts, active PWD were more likely to experience appropriate sleep quantity (p = 0.00). The active group also reported significantly better overall sleep quality (p = 0.003). Together, our findings suggest that physical activity may be associated with improved sleep in PWD. Future studies are warranted to investigate whether physical activity can be promoted as a safe and effective means to improve quality-of-life in this population.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».