Relationship between sarcopenia and sleep status in female patients with mild to moderate Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep disorders and sarcopenia could contribute to the development of Alzheimer's disease (AD), which are risk factors that rapidly deteriorate cognitive functions. However, few studies have evaluated the relationship between sarcopenia and sleep disorders in female AD patients, who have a higher prevalence than male patients. This study aimed to investigate the relationship between sarcopenia and sleep status in female patients with mild to moderate AD. METHODS: This cross-sectional study recruited 112 female outpatients aged between 60 and 85 years. Demographic characteristics, appendicular skeletal muscle mass index (ASMI), grip strength, and gait speed were assessed. Sarcopenia was diagnosed according to criteria of the Asian Working Group for Sarcopenia. Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) assessed sleep variables. Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) assessed cognitive function. Binary logistic regression models explored the relationship between sleep variables and cognitive function and sarcopenia, adjusting for potential cofounders. RESULTS: The outpatients were divided into 36 AD patients with sarcopenia (ADSa) and 76 AD patients without sarcopenia (ADNSa), with a prevalence of 32.1%. ADSa had lower ASMI, weaker grip strength, slower gait speed, a higher incidence of poor sleep quality and poorer cognitive function. Multivariate binary logistic regression analysis showed that high total scores of PSQI (odds ratio (OR) = 1.13), poor sleep quality (OR = 2.73), poor subjective sleep quality (OR = 1.83), low MMSE (OR = 0.77) and MoCA (OR = 0.76) scores were associated with high odds of sarcopenia. Compared to sleep time ≤ 15 min, >60 min (OR = 5.01) were associated with sarcopenia. Sleep duration <6 h (OR = 3.99), 8-9 h (OR = 4.48) and ≥9 h (OR = 6.33) were associated with sarcopenia compared to 7-8 h. CONCLUSIONS: More sleep symptoms and cognitive impairment exist in female patients with sarcopenia. The higher total scores of PSQI, poorer subjective sleep quality, longer sleep latency, excessive and insufficient sleep duration and poorer cognitive function are associated with higher odds of sarcopenia in female patients with mild to moderate AD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».