Sleep Disorders and Cognitive Aging Among Cognitively Impaired Versus Unimpaired Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Sleep disorders often predict or co-occur with cognitive decline. Yet, little is known about how the relationship unfolds among older adults at risk for cognitive decline. To examine the associations of sleep disorders with cognitive decline in older adults with unimpaired cognition or impaired cognition (mild cognitive impairment and dementia). RESEARCH DESIGN AND METHODS: A total of 5,822 participants (Mage = 70) of the National Alzheimer's Coordinating Center database with unimpaired or impaired cognition were followed for 3 subsequent waves. Four types of clinician-diagnosed sleep disorders were reported: sleep apnea, hyposomnia/insomnia, REM sleep behavior disorder, or "other." Cognition over time was measured by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) or an estimate of general cognitive ability (GCA) derived from scores based on 12 neuropsychological tests. Growth curve models were estimated adjusting for covariates. RESULTS: In participants with impaired cognition, baseline sleep apnea was related to better baseline MoCA performance (b = 0.65, 95% confidence interval [95% CI] = [0.07, 1.23]) and less decline in GCA over time (b = 0.06, 95% CI = [0.001, 0.12]). Baseline insomnia was related to better baseline MoCA (b = 1.54, 95% CI = [0.88, 2.21]) and less decline in MoCA over time (b = 0.56, 95% CI = [0.20, 0.92]). Furthermore, having more sleep disorders (across the 4 types) at baseline predicted better baseline MoCA and GCA, and less decline in MoCA and GCA over time. These results were only found in those with impaired cognition and generally consistent when using self-reported symptoms of sleep apnea or insomnia. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Participants with sleep disorder diagnoses may have better access to healthcare, which may help maintain cognition through improved sleep.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».