Sleep quality features and their association with mood symptoms and cognitive factors in a non‐clinical sample of older Brazilian adults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: There is strong interest in sleep disorders in the elderly, but there are gaps in identifying how multiple factors affect sleep quality in this population. We aimed to assess sleep quality and its relationship to mood, general cognition, and sociodemographic factors in a sample of cognitively active older adults. METHODS: We assessed 105 non-clinical older adults (mean age ± SD: 69.64 ± 0.66 years) based on a sociodemographic profile questionnaire, the Beck Anxiety Inventory, the Beck Depression Inventory II, the Montreal Cognitive Assessment, the Pittsburgh Sleep Quality Index, and the Epworth Sleepiness Scale. Separate analyses were conducted, controlled by sleep quality and daytime sleepiness, to understand how variables were associated. RESULTS: About 46.7% of individuals had significantly poor sleep quality. Univariate analysis showed that non-workers had a lower risk of impaired sleep quality (prevalence ratio (PR) = 0.67; P = 0.044). However, there was an increased risk of poor sleep quality in those experiencing depressive symptoms (PR = 1.78; P < 0.001) and anxiety symptoms (PR = 1.98; P < 0.001). In multivariate analysis, the language component of the Montreal Cognitive Assessment (PR = 0.80; P = 0.011) was associated with a lower risk of poor sleep quality, and anxiety symptoms (PR = 1.99; P < 0.001) remained significantly associated with a higher risk of poor sleep quality. No significant difference was observed in variables related to daytime sleepiness. CONCLUSION: We found that overall quality of sleep potentially relates to mood, cognition, and sociodemographic factors. Further studies using multifactorial approaches to sleep investigation are required.
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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 découle