Obstructive sleep apnea and chronic pain as risk factors of cognitive impairment in elderly population: A study from Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Obstructive sleep apnea (OSA), one of the most prevalent sleep-related breathing disorders in the elderly, seems to be underdiagnosed. Meanwhile, the resulting complication on cognitive function could impact on patient's quality of life. Association between OSA and cognitive function in the elderly varies highly, depending on study type, setting, and possibly by demographic differences. Therefore, this study sought to determine the risk of OSA among elderly and to assess the association of OSA risk and other plausible factors with cognitive function. In this cross-sectional study, patients aged 60 years and above who visited the outpatient clinic at two main hospitals in Surabaya of Indonesia were examined. A total of 178 participants were interviewed to evaluate the OSA risk using STOP-Bang questionnaire, the cognitive dysfunction using Montreal Cognitive Assessment Indonesian version (MoCA-Ina), depressive symptoms using Geriatric Depression Scale-15 (GDS-15), and sleep disorder using Insomnia Screening Questionnaire (ISQ). The Mann-Whitney and Chi-square tests were used to assess factors associated with cognitive impairment. In addition, logistic regression analyses were performed to evaluate the role of high risk of OSA on cognitive impairment. A total of 120 patients were considered having high risk of OSA (STOP- Bang score ≥3), and 129 had mild cognitive impairment (MCI) (MoCA-Ina <26). Among the elderly who had high risk of OSA, 94 were diagnosed with MCI (78.3%). Multivariate logistic regression analysis showed that high risk of OSA (OR: 2.99; 95%CI: 1.39, 6.46, p=0.005), chronic pain (OR: 5.53; 95%CI: 1.19, 25.64, p=0.029), and low education level (OR: 4.57; 95%CI: 1.79, 11.63) were associated with MCI. In conclusion, our data suggests a high prevalence of MCI among high risk OSA elderly. Screening and comprehensive management might be beneficial to improve or to preserve cognitive function in elderly group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».