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Enregistrement W4382599955 · doi:10.2147/nss.s399644

The Relationship Between Cognitive Impairments and Sleep Quality Measures in Persistent Insomnia Disorder

2023· article· en· W4382599955 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueNature and Science of Sleep · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPittsburgh Sleep Quality IndexNeurocognitiveInsomniaMedicinePolysomnographySleep onset latencyAnxietyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceCognitionSleep disorderMontreal Cognitive AssessmentSleep onsetSleep (system call)Cognitive declinePsychiatryPhysical therapyClinical psychologyDiseaseSleep qualityInternal medicineDementiaCognitive impairmentElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study Objectives: Persistent insomnia disorder (pID) is linked to neurocognitive decline and increased risk of Alzheimer’s Disease (AD) in later life. However, research in this field often utilizes self-reported sleep quality data - which may be biased by sleep misperception - or uses extensive neurocognitive test batteries - which are often not feasible in clinical settings. This study therefore aims to assess whether a simple screening tool could uncover a specific pattern of cognitive changes in pID patients, and whether these relate to objective aspect(s) of sleep quality. Methods: Neurocognitive performance (Montreal Cognitive Assessment; MoCA), anxiety/depression severity, and subjective sleep quality (Pittsburgh Sleep Quality Index: PSQI; Insomnia Severity Index: ISI) data were collected from 22 middle-aged pID patients and 22 good-sleepers. Patients underwent overnight polysomnography. Results: Compared to good-sleepers, patients had lower overall cognitive performance (average: 24.6 versus 26.3 points, Mann–Whitney U = 136.5, p = < 0.006), with deficits in clock drawing and verbal abstraction. In patients, poorer overall cognitive performance correlated with reduced subjective sleep quality (PSQI: r (42) = − 0.47, p = 0.001; and ISI: r (42) = − 0.43, p = 0.004), reduced objective sleep quality (lower sleep efficiency: r (20) = 0.59, p = 0.004 and less REM-sleep: r (20) = 0.52, p = 0.013; and increased sleep latency: r (20) = − 0.57, p = 0.005 and time awake: r (20) = − 0.59, p = 0.004). Cognitive performance was not related to anxiety/depression scores. Conclusion: Using a simple neurocognitive screening tool, we found that pID patients showed cognitive deficiencies that related to both subjective/self-reported and objective/polysomnographic measures of sleep quality. Furthermore, these cognitive changes resembled those seen in preclinical non-amnestic AD, and thus could indicate incumbent neurodegenerative processes in pID. Interestingly, increased REM-sleep was correlated with better cognitive performance. However, whether REM-sleep is protective against neurodegeneration requires further investigation. Keywords: insomnia, sleep, neurodegeneration, Alzheimer’s disease, polysomnography, cognitive screening

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,320 · 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