SLEEP AND DEPRESSIVE SYMPTOMS IN COMMUNITY-DWELLING OLDER ADULTS: FINDINGS FROM AMBULATORY SLEEP EEG
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is limited and inconsistent evidence on the association between electroencephalography (EEG) measured sleep and depressive symptoms among community-dwelling older adults. This study investigated the cross-sectional association between EEG-measured sleep and depressive symptoms in 72 community-dwelling older adults without dementia [Age> 65 years; Montreal Cognitive Assessment (MoCA)>17], using baseline data from a randomized clinical trial (NCT03959202). Sleep and depressive symptoms were measured using two-night in-home sleep EEG (Sleep Profiler™) and the Geriatric Depression Scale (GDS-15). Multiple linear regression analyses were conducted with each sleep parameter as the primary predictor and GDS score as the outcome; models were adjusted for age, sex, race, education, marital status, chronic conditions, and MoCA score. Several sleep variables were associated with depressive symptoms (GDS score), including a higher percentage of sleep stage N1 (b = 0.11, 95% confidence interval [CI]: 0.02 – 0.20) and N2 (b = 0.04, 95% CI: 0.00 – 0.08), a lower percentage of N3 sleep (b = -0.04, 95%CI: -0.08 – -0.01), greater wake after sleep onset [b = 0.01, 95%CI: 0.00 – 0.02], and more awakenings ≥ 90s/hour (b = 0.87, 95%CI: 0.21–1.53). Neither total sleep time nor sleep efficiency were associated with GDS score. In conclusion, we found that more lighter (stage N1, N2) sleep, less deep (N3) sleep, and more fragmented sleep, measured by EEG, were associated with more depressive symptoms among community-dwelling older adults without dementia. Sleep architecture and fragmentation may play more important roles than sleep duration in relation to depression.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».