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Enregistrement W4200197654 · doi:10.3389/fnagi.2021.757453

Association Between Sleep Disorders and Cognitive Impairment in Middle Age and Older Adult Hemodialysis Patients: A Cross-Sectional Study

2021· article· en· W4200197654 sur OpenAlexaboutno aff
Taotao Ru, Yun Bai, Yidan Guo, Pengpeng Ye, Yang Luo

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeijing Municipal Science and Technology Commission
Mots-clésPittsburgh Sleep Quality IndexMedicineHemodialysisMontreal Cognitive AssessmentSleep (system call)Internal medicineCross-sectional studyLogistic regressionPolysomnographyProspective cohort studySleep disorderInsomniaCohortPhysical therapyCognitionCognitive impairmentPsychiatrySleep qualityPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The aims of the current study were to (1) explore the features of overall poor sleep and specific sleep disorders in Chinese middle age and older adult hemodialysis patients; (2) examine the association between sleep disorders and cognitive impairment (CI) in middle age and older patients undergoing hemodialysis in China. Methods: Data of patients undergoing maintenance hemodialysis were collected from the prospective cohort study of CI in Chinese patients undergoing hemodialysis (Registered in Clinical Trials.gov , ID: NCT03251573). We included 613 patients (mean age = 63.7; SD = 7.8) in this study. We assessed sleep conditions using the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) questionnaire and cognitive function by the Chinese Beijing version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-BJ) scale. Then the association between sleep disorders and CI was evaluated using multivariate logistic regression analysis. Results: The prevalence of sleep disorders in this group of 613 hemodialysis patients was 77.0%. Patients with CI were more inclined to have sleep disorders in specific aspects of sleep latency, habitual sleep efficiency, sleep disturbances, and daytime dysfunction (p < 0.05). In multivariate logistic regression analyses, every 1-point increase in global PSQI score was associated with a 1.2-fold increased risk of CI (adjusted OR = 1.201; 95%CI = 1.123–1.284, p < 0.001). For each specific PSQI, every 1-point increase in sleep disturbances score was associated with a 2.6-fold increased risk of CI (adjusted OR = 2.624; 95%CI = 1.891–3.640, p < 0.001), and every 1-point increase in daytime dysfunction score was associated with a 3.7-fold increased risk of CI (adjusted OR = 3.709; 95%CI = 2.653–5.184, p < 0.001), whereas every 1-point increase in sleep duration score was associated with a decreased risk of CI (adjusted OR = 0.600; 95%CI = 0.434–0.830, p = 0.002). Conclusion: Poor sleep quality especially sleep disturbances, daytime dysfunction, and long sleep duration are associated with CI in middle age and older adult hemodialysis patients. Thus, the early detection of sleep disorders may help identify patients with cognitive impairment among hemodialysis individuals. Clinical Trial Registration: [ Clinical Trials.gov ], identifier [NCT03251573]

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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