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Enregistrement W4384297431 · doi:10.1016/j.sleep.2023.07.011

Periodic leg movements during sleep and cognitive functioning in the older general population

2023· article· en· W4384297431 sur OpenAlexaff
Nicola Andrea Marchi, Arton Peci, José Haba‐Rubio, Geoffroy Solelhac, Virginie Bayon, Mathieu Berger, Péter Vollenweider, Pedro Marques‐Vidal, Armin von Gunten, Marie‐Pierre F. Strippoli, Martin Preisig, Bogdan Draganski, Raphaël Heinzer

Notice bibliographique

RevueSleep Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRestless Legs Syndrome Research
Établissements canadiensCanadian Sleep & Circadian NetworkUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesChinese Society of Clinical OncologyUniversité de LausanneFondation LeenaardsGlaxoSmithKlineSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésCognitionPolysomnographyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceDementiaCognitive skillAssociation (psychology)Cognitive declineMedicinePsychologyClinical psychologyPsychiatryInternal medicineDiseaseApnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The current evidence of a relationship between periodic leg movements during sleep (PLMS) and cognitive functioning is limited and inconsistent. This cross-sectional study assessed associations between PLMS and cognitive functioning among community-dwelling older adults. METHODS: We included community-dwelling older adults who underwent a polysomnography and a cognitive assessment. The PLMS index (PLMI) and PLMS arousal index (PLMAI) were categorized into tertiles: PLMI <5/h (reference), 5-29.9/h, ≥30/h; and PLMAI <1/h (reference), 1-4.9/h, ≥5/h. The cognitive assessment consisted of ten scores covering the main cognitive domains: global cognition, processing speed, executive function, language, episodic verbal memory, and visuospatial function. Associations between PLMI, PLMAI, and cognitive scores were assessed using regression unadjusted and adjusted models. RESULTS: A total of 579 individuals without dementia were included (mean age: 71.5 ± 4.4 years; men 45.4%). The number of participants in the high-PLMI categories, 5-29.9/h and ≥30/h, was 185 (32.0%) and 171 (29.5%), respectively. Participants in the high-PLMI categories showed no significant difference compared to the reference group regarding their cognitive performance according to the unadjusted and adjusted models. Similarly, we found no association between PLMAI severity and cognitive functioning. CONCLUSIONS: This study shows no cross-sectional association between PLMS severity and cognitive functioning among community-dwelling older adults. However, given the paucity of data in this field, further studies are needed to clarify the relationship between PLMS and cognitive functioning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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