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Enregistrement W4402438775 · doi:10.1038/s41598-024-72159-8

Depressive symptoms mediate the longitudinal relationships between sleep quality and cognitive functions among older adults with mild cognitive impairment: A cross-lagged modeling analysis

2024· article· en· W4402438775 sur OpenAlexaboutno aff
Jiayu Wang, Shulin Chen, Jiang Xue

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceHumanities and Social Sciences Youth Foundation, Ministry of Education of the People's Republic of ChinaMinistry of Education of the People's Republic of China
Mots-clésCognitionDepressive symptomsSleep qualityCognitive impairmentSleep (system call)Clinical psychologyDepression (economics)PsychologyMedicineGerontologyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although it is generally recognized that sleep quality, depressive symptoms, and cognitive functions are related respectively, the main ambiguity comes from difficulties in determining their cause-effect relationships. The present study aimed to explore the longitudinal causation relationships among sleep quality, depressive symptoms, and cognitive functions in older people with mild cognitive impairment (MCI). A total of 134 patients from 24 communities in Ningbo City, Zhejiang Province, China with MCI were interviewed at baseline, while 124 of them were re-interviewed 2 months later, and 122 were re-interviewed 4 months later. The Patient Health Questionnaire-9, the Pittsburgh Sleep Quality Index and the Montreal Cognitive Assessment Scale were assessed in the interview. Cross-lagged models were tested to disentangle the relationships among sleep quality, depressive symptoms, and cognitive functions using structural equation modeling with latent variables on the four-mouth longitudinal data. The correlation coefficients between sleep quality and depressive symptoms were significant showing the stability across time points of assessment, while the correlation coefficient of cognitive function was not significant (r = 0.159, p > 0.05). The results of index of model fit indicated that the cross-lagged model was acceptable (CFI = 0.934, TLI = 0.899, RMSEA = 0.075, χ 2 /df = 1.684). The results of cross-lagged model analysis supported the complete mediating role of depressive symptoms in the association between sleep quality and cognitive functions, where worse sleep quality may lead to more severe depressive symptoms, which in turn leads to more severe cognitive decline. In Conclusion, sleep quality is significantly correlated with cognitive functions in patients with mild cognitive impairment, which association is fully mediated by depressive symptoms. Approaches addressing sleep quality and depressive symptoms are recommended and hold promise for the management of mild cognitive impairment.

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)0,005
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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