Sleep Quality and Cognitive Function in the Elderly Population
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Physiological process of sleep is considered as one of the influential factors of human’s health and mental functions, especially in the elderly. This research aimed at studying the association between sleep quality and the cognitive functions in the elderly population. Materials and Methods: A total of 200 elderly people (65 years and older) who were the members of retirees associa-tion in Mashhad, Iran, participated in this cross-sectional study. The participants were asked to answer the questionnaire of Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test. Correlation between the total scores of PSQI and MoCA was evaluated by Pearson correlation coefficient. In order to predict the cognitive func-tion based on different aspects of PSQI, multiple regression analysis by hierarchical method was used after removing confounding variables. Results: A significant association was found between PSQI and MoCA (P < 0.001, r = -0.55) suggesting that the com-ponents of use of sleeping medication (P < 0.001, r = -0.47), sleep disorders (P < 0.001, r = -0.37), sleep latency (P < 0.001, r = -0.34), subjective sleep quality (P < 0.001, r = -0.32), sleep duration (P < 0.001, r = -0.27), sleep effi-ciency (P < 0.001, r = -0.26), and daytime dysfunction (P < 0.001, r = -0.15) had significant negative correlation with cognitive function, and the four components of subjective sleep quality (P = 0.010, β = -0.15), sleep latency (P = 0.040, β = -0.13), sleep disorders (P = 0.010, β = -0.26), and use of sleeping medication (P = 0.010, β = -0.26) played a role in prediction of cognitive function in regression analysis. Conclusion: Poor sleep quality, sleep latency, insomnia, sleep breathing disorder, and use of sleeping medication play a determining role in cognitive function of the elderly. Thus, taking care of the sleep health is necessary for the elderly.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».