Sleep-Disordered Breathing Risk with Comorbid Insomnia Is Associated with Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Few studies have evaluated the combined association between SDB with comorbid insomnia and mild cognitive impairment (MCI). To test the hypothesis that SDB with comorbid insomnia is associated with greater odds of MCI than either sleep disorder independently, we used ADNI data to evaluate cross-sectional associations between SDB risk with comorbid insomnia status and MCI. Methods: Participants with normal cognition or MCI were included. Insomnia was defined by self-report. SDB risk was assessed by modified STOP-BANG. Logistic regression models evaluated associations between four sleep disorder subgroups (low risk for SDB alone, low risk for SDB with insomnia, high risk for SDB alone, and high risk for SDB with insomnia) and MCI. Models adjusted for age, sex, BMI, APOE4 genotype, race, ethnicity, education, marital status, hypertension, cardiovascular disease, stroke, alcohol abuse, and smoking. Results: The sample (n = 1391) had a mean age of 73.5 ± 7.0 years, 44.9% were female, 72.0% were at low risk for SDB alone, 13.8% at low risk for SDB with insomnia, 10.1% at high risk for SDB alone, and 4.1% at high risk for SDB with insomnia. Only high risk for SDB with comorbid insomnia was associated with higher odds of MCI (OR 3.22, 95% CI 1.57–6.60). Conclusion: Studies are needed to evaluate SDB with comorbid insomnia as a modifiable risk factor for MCI.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».