An international multi-cohort investigation of self-reported sleep and future depressive symptoms in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Poor subjective sleep is associated with future depression in older adults, but there is limited consensus on which sleep features have the strongest associations. Moreover, composite scores incorporating multiple features may better represent sleep burden than individual sleep items. We analyzed older adults (age ≥ 60) without clinically relevant depressive symptoms from a multi-cohort United States sample (US; N = 4826) and the Netherlands' Rotterdam Study (RS; N = 3663), with the goal of identifying individual and composite sleep features that are associated with future clinically relevant depressive symptoms 3-6 years later. Sleep-related daytime symptoms (Risk Ratio [95% CI] 2.10 [1.58, 2.80] in US; 2.10 [1.40, 3.14] in RS) and difficulty falling asleep (1.87 [1.49, 2.35] in US; RS = 1.90 [1.50, 2.43] in RS) were the strongest individual sleep features. Moreover, the combination of these features was most impactful (3.32 [2.33, 4.73] in US; 3.19 [2.64, 3.86] in RS), providing the largest effect size with the fewest number of items. Future studies should assess whether screening tools incorporating these features, paired with targeted sleep treatment, could reduce rates of incident depression in older adults. Examining mechanisms underlying these associations could improve the effectiveness of sleep-related treatments in older adults.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».