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Enregistrement W2981831076 · doi:10.1017/s1041610219001492

Self-reported sleep disturbances are associated with poorer cognitive performance in older adults with hypertension: a multi-parameter risk factor investigation

2019· article· en· W2981831076 sur OpenAlexaboutno aff
Jordan N. Kohn, Emily A. Troyer, Robert N. Guay-Ross, Kathleen Wilson, Amanda Walker, Chad Spoon, Christopher M. Pruitt, Gary Lyasch, Meredith A. Pung, Milos Milic, Laura Redwine, Suzi Hong

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingUniversity of California, San DiegoNational Institutes of Health
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitionLogistic regressionMoodRisk factorEffects of sleep deprivation on cognitive performanceMedicineClinical psychologyPsychologyPhysical therapyGerontologyInternal medicinePsychiatryCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Given the evidence of multi-parameter risk factors in shaping cognitive outcomes in aging, including sleep, inflammation, cardiometabolism, and mood disorders, multidimensional investigations of their impact on cognition are warranted. We sought to determine the extent to which self-reported sleep disturbances, metabolic syndrome (MetS) factors, cellular inflammation, depressive symptomatology, and diminished physical mobility were associated with cognitive impairment and poorer cognitive performance. DESIGN: This is a cross-sectional study. SETTING: Participants with elevated, well-controlled blood pressure were recruited from the local community for a Tai Chi and healthy-aging intervention study. PARTICIPANTS: One hundred forty-five older adults (72.7 ± 7.9 years old; 66% female), 54 (37%) with evidence of cognitive impairment (CI) based on Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score ≤24, underwent medical, psychological, and mood assessments. MEASUREMENTS: CI and cognitive domain performance were assessed using the MoCA. Univariate correlations were computed to determine relationships between risk factors and cognitive outcomes. Bootstrapped logistic regression was used to determine significant predictors of CI risk and linear regression to explore cognitive domains affected by risk factors. RESULTS: The CI group were slower on the mobility task, satisfied more MetS criteria, and reported poorer sleep than normocognitive individuals (all p < 0.05). Multivariate logistic regression indicated that sleep disturbances, but no other risk factors, predicted increased risk of evidence of CI (OR = 2.00, 95% CI: 1.26-4.87, 99% CI: 1.08-7.48). Further examination of MoCA cognitive subdomains revealed that sleep disturbances predicted poorer executive function (β = -0.26, 95% CI: -0.51 to -0.06, 99% CI: -0.61 to -0.02), with lesser effects on visuospatial performance (β = -0.20, 95% CI: -0.35 to -0.02, 99% CI: -0.39 to 0.03), and memory (β = -0.29, 95% CI: -0.66 to -0.01, 99% CI: -0.76 to 0.08). CONCLUSIONS: Our results indicate that the deleterious impact of self-reported sleep disturbances on cognitive performance was prominent over other risk factors and illustrate the importance of clinician evaluation of sleep in patients with or at risk of diminished cognitive performance. Future, longitudinal studies implementing a comprehensive neuropsychological battery and objective sleep measurement are warranted to further explore these associations.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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