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[Association between sleep duration and mild cognitive impairment in people aged 55 and above in 4 provinces of China].

2021· article· en· W3128691255 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaofan Zhang, Donghui Jin, Wei Bao, Xuenan Wang, Donghai Wu, Li Tang, Huijun Wang

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyLogistic regressionMedicineGeriatric Depression ScaleDepression (economics)GerontologyCognitive impairmentCluster samplingCognitionEnvironmental healthPopulationPsychiatryInternal medicineDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explore the association between sleep duration and mild cognitive impairment(MCI) in people aged 55 and above in 4 provinces of China. METHODS: A stratified multi-stage cluster random sampling method was adopted. From May to August 2018 in 32 survey districts and counties in 4 provinces of Hebei, Zhejiang, Shaanxi, and Hunan, 5334 55-year-old and older persons who met the inclusion criteria were randomly selected. Among them, there were 2362 males and 2972 females, with an average age of(67. 43±7. 48) years. A questionnaire survey was conducted to collect their basic information, lifestyle, disease history, sleep duration, etc. MCI were screened based on the Montreal cognitive assessment(MoCA). Multivariate Logistic regression was used to analyze the association between sleep duration and MCI. RESULTS: 16. 76% of them slept for less than 7. 0 hours, 19. 10% of the middle-aged and elderly people slept for 9 hours or more, and 36. 24% of them were found to be MCI. After adjusted the area, age, gender, education level, work status, family monthly income per capita, smoking, drinking, physical activity, meditation time, depression, hypertension, diabetes, myocardial infarction and stroke, the result of multivariate Logistic regression analysis shown that, compared with 7. 0-7. 9 hours of sleep, the risk of MCI among middle-aged and elderly people over 55 years old with <6. 0 hours and 8. 0-8. 9 hours of sleep were 1. 417 times(95%CI 1. 012-1. 984)and 1. 191 times(95%CI 1. 001-1. 418)of the former, respectively, and the differences were statistically significant(P<0. 05). The risk of men suffering from MCI for sleep duration <6. 0 hours was 2. 083 times(95%CI 1. 145-3. 789)that of the former, and the risk of women suffering from MCI for sleep duration ≥ 9. 0 hours was 1. 741 times(95%CI 1. 301-2. 331)that of MCI. The differences are statistically significant(P<0. 05). CONCLUSION: Shorter or longer sleep time is an important factor independently related to MCI. Insufficient sleep in men and longer sleep time in women can increase the risk of MCI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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