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Enregistrement W4378610700 · doi:10.1093/sleep/zsad077.0456

0456 Association of MOCA scores in individuals with Mild Cognitive Impairment-Alzheimer Disease and Obstructive Sleep Apnea

2023· article· en· W4378610700 sur OpenAlexaboutno aff
Wahaaj Khan, Winnie Pao, Reena Mehra

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentInternal medicineDementiaSleep apneaObstructive sleep apneaPhysical therapyCardiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Mild cognitive impairment (MCI) is considered a transitional stage between normal aging and dementia. Studies have demonstrated an association with rate of progression of MCI and dementia in individuals with OSA compared to those without OSA. The varying degree of hypoxia, sleep fragmentation and poor quality of sleep in OSA patients has been associated with increased risk of stroke, memory impairment, cardiac arrhythmias, dyslipidemia, hypertension, obesity and glucose intolerance. Identifying different variables in sleep study that can be linked with MCI and AD is helpful. We compared patients' MOCA score at the time of sleep study and compared it with multiple macro and micro variables tested on the sleep study. Methods Data was presented as mean ± (SD) or median [25th, 75th percentiles] for continuous variables and N (%) for categorical variables. Comparisons were performed between baseline MOCA groups (0-17 vs. 18-30) using two-sample T-test or Wilcoxon rank sum test for continuous variables based on distribution, and chi-square test or Fisher’s exact test for categorical variables. Linear regression was used to assess the relationship between baseline MOCA and sleep measures before and after adjustment for covariates. Covariates included age, gender, race, and BMI. Results Patients with smaller MOCA score were older (71.4 ± 8.7 vs. 68.1 ± 9.4, p=0.002), predominantly black (17.8% vs. 10.8%, p=0.013), weigh lower (median [IQR]: 80.5 [69.2, 94.0] vs. 86.2 [74.0, 99.0], p=0.023) and had less prevalence in ADHD, anxiety, depression, GERD and headache (p=0.034,0.024,0.013,0.016,0.040, respectively). After covariates adjustment (age, sex, race and BMI), when percent sleep time with SaO2< 90% increase 10%, MOCA would decrease 0.24 (coefficient -0.21, 95%CI [-0.41,-0.01], p=0.043); when SaO2 nadir increased 10%, MOCA would increase 0.68 (coefficient 0.68, 95%CI [0.05,1.32], p=0.035); when sleep stage %N1 increased 1%, MOCA would decrease 0.04 (coefficient -0.04, 95%CI [-0.08,-0.01], p=0.011). Conclusion Changes in oxygen levels during sleep showed direct correlation between MOCA score in individuals with MCI and AD, at the time of sleep study. Decline in MOCA scores were directly associated with degree of hypoxia observed during the sleep studies. The study showed association of worsening MCI and AD with lower oxygen levels in patients with OSA. Support (if any)

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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