A cross-sectional study of insomnia severity and cognitive dysfunction in bipolar disorder and schizophrenia patients under remission
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sleep disturbances are commonly seen in mental illnesses such as schizophrenia, bipolar affective disorder, depression, anxiety, and substance use disorders. Even though psychiatric symptoms are treated, sleep disturbances remain to be persisting in some groups of patients. Persistent sleep disturbances could lead to relapse of the disorder per se or could lead to cognitive dysfunction or impairment. Depending on the severity of insomnia, cognitive impairment can vary among remitted patients. Methodology: A total of 200 patients suffering from mental illnesses such as schizophrenia and bipolar affective disorder under remission are taken for the study. After obtaining the sociodemographic profile of the patients, insomnia severity is calculated using the Insomnia Severity Index (ISI) scale and cognitive impairment is assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). ISI scores are compared ith MoCA scores and cognitive impairment is assessed in those patients using statistical analysis. Results: The mean age as found to be 32.08, the mean ISI score is 20.55, and the mean MoCA score is 23.15. ISI score as negatively correlated to MoCA score and age. MoCA score as positively correlated to age. Conclusions: Cognitive impairment, as observed on MoCA score, as more hen the insomnia severity is high and also ith increasing age. Correcting the underlying insomnia in remitted patients is very important in preventing cognitive impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».