The relationship between sleep disturbance and cognitive impairment: A population‐based cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Growing evidence suggest that sleep disturbance is a risk factor for Alzheimer’s disease, but the relationship between sleep disturbance and cognitive impairment is not clear. Method This was a population‐based cross‐sectional study. A total of 1649 participants from a village in the suburbs of Xi’an, China were enrolled from January 3 to March 26, 2017. Sleep quality was assessed using the Pittsburgh sleep quality index (PSQI). Cognitive function was assessed with the mini‐mental state examination (MMSE). Univariate and multivariate analyses were used to analyze the relationships between sleep disturbance and cognitive impairment. Result Among 1649 subjects,110(6.7%) were diagnosed as cognitive impairment, and 960(58.2%) were diagnosed as sleep disturbance. In bivariate analysis, cognitive impairment was associated with insomnia)ρ=0.110; 95%CI=0.060‐0.154 ; P<0.01(, sleep efficiency)ρ=‐0.152; 95%CI=‐0.196‐ ‐0.105; P<0.01(, age)ρ=0.237; 95%CI=0.195‐0.279; P<0.01(and educational level )ρ=‐0.190; 95%CI=‐0.229‐ ‐0.149; P<0.01(. In the binary logistic regression, cognitive impairment was positively associated with the scales of PQSI (OR=1.072; 95%CI=1.016‐1.130; P=0.012). In the internal constitution of PQSI, cognitive impairment was positively associated with the sleep duration (OR=1.567; 95% CI=1.242‐1.979; P<0.01), step disturbances (OR=0.003; 95%CI=0.000‐0.023; P=0.017), and negatively associated with the habitual sleep efficiency (OR=1.068; 95%CI=1.012‐1.127; P<0.01). Cognitive impairment also was negatively associated with patients age (OR=0.130; 95%CI=0.069‐0.244; P<0.01). Conclusion Sleep disturbances is associated with cognitive impairment. However, the causal relationships between sleep disturbances and cognitive impairment are not clear and need to be further studied.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».