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Enregistrement W4390193293 · doi:10.1002/alz.078641

Longitudinal associations between mild behavioral impairment, sleep disturbance, and progression to dementia

2023· article· en· W4390193293 sur OpenAlexaff
Dinithi Mudalige, Dylan X. Guan, Maryam Ghahremani, Zahinoor Ismail

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaSleep disorderHazard ratioSleep (system call)Longitudinal studyProportional hazards modelPsychologyCognitionMedicineClinical psychologyPsychiatryDiseaseInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Clinical guidelines recommend incorporating non‐cognitive markers into dementia screening to improve detection. Two of these markers are mild behavioral impairment (MBI) and sleep. MBI is a neurobehavioral syndrome capturing later‐life emergent and persistent neuropsychiatric symptoms, which represent a change from longstanding behavior or personality, as a high‐risk group for incident cognitive decline and dementia. Sleep disturbances include difficulties initiating and maintaining sleep, are common in older adults and are associated with greater risk for dementia. We investigated the longitudinal associations between MBI and sleep disturbance and their association with incident dementia. Methods Data were obtained from the National Alzheimer’s Coordinating Center. MBI was derived from Neuropsychiatric Inventory Questionnaire (NPI‐Q) based on a published algorithm. The presence of sleep disturbance was obtained from the NPI‐Q nighttime behaviors item. Cox proportional hazard regressions, adjusted for age, sex, education, and cognitive diagnosis, were used to determine the associations between 1) baseline MBI and incident sleep disturbance (n = 8348); 2) baseline sleep disturbance and incident MBI (n = 9679) and 3) baseline sleep disturbance, with and without concurrent MBI, and incident dementia (n = 12296). Results Demographics are summarized in Table 1. As per Table 2, the rate of developing sleep disturbance was 3.3‐fold higher in older adults with MBI at baseline compared to those without MBI (95%CI: 2.96‐3.67; p<0.001). Likewise, the rate of developing MBI was 2.1‐fold higher in older adults with baseline sleep disturbance compared to those without sleep disturbance (95%CI: 1.84‐2.36, p<0.001). The incidence rate of dementia was 2.23‐fold greater in older adults with both MBI and sleep disturbance, relative to sleep disturbance alone (95%CI: 1.65‐3.00; p<0.001). Conclusions In this group of dementia‐free older adults, we found a bidirectional relationship between MBI and sleep disturbance. Sleep disturbance was more strongly associated with incident dementia when co‐morbid with MBI. This relationship might suggest a common etiology for MBI and SD, as both were linked with incident dementia. Thus, including both sleep disturbance and MBI into modeling may improve dementia prognostication. Future studies should incorporate biomarkers and additional clinical markers for Alzheimer’s disease and other neurodegenerative disease into the modeling to better understand these relationships.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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