0422 Correlates Of Cognitive Function In Patients With Insomnia Disorders: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
It has been widely accepted that insomnia can significantly impair cognitive function. However, there is very limited evidence regarding risk factors for these cognitive impairments. Hence, this study aims to explore the risk factors for cognitive impairment in patients with insomnia. 129 patients [mean age: 48.8 ± 11.4 years; 89 (69.0%) females] with insomnia disorder were recruited. Insomnia Severity Index (ISI) was used to measure the severity of insomnia symptoms. One-week sleep diary was used to assess sleep patterns, including the sleep onset latency, sleep efficiency, total sleep and number of awakening after sleep. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to measure the cognitive function. Risk factors were identified by using the multivariate linear regression with stepwise variable selection method. MoCA score was negatively correlated with age (r = -3.2; P < 0.01), sleep onset latency (r = -3.2; P < 0.01) while positive correlated with education level (r = 0.50; P < 0.01), sleep efficiency (r = 0.26; P < 0.01) and sleep duration (r = 0.21; P = 0.02). However, MoCA was not associated with the ISI total score (r = -0.09; P = 0.30). In linear regression model, MoCA score was only associated with sleep efficient (regression coefficient = 2.70; P = 0.04) after controlling for education level by using stepwise approach, which included age, sex, education level, and other parameters with significant correlation with MoCA. Sleep quality as measured by sleep efficiency in sleep diary seems to be correlated with cognitive function in patients with insomnia disorder. However, severity of insomnia as measured by the ISI is not likely to be correlated with cognitive function in patients with insomnia disorder. National Natural Science Foundation of China(NSFC81870077)
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».