Associations Between Sleep Duration and Cognitive Function Among Older Adults: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep duration plays a crucial role in cognitive health and is closely linked to cognitive decline. However, the relationship between sleep duration and cognitive function in the Chinese population remains poorly understood. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the association between sleep duration and cognitive function among middle-aged and older adults in China. METHODS: Using data from 15,526 participants in the 2020 China Health and Retirement Longitudinal Study, we used 3 composite indicators, encompassing episodic memory, mental acuity, and overall cognitive function to evaluate cognitive performance. Sleep duration per night, self-reported through face-to-face interviews, was also obtained. Adjustments were made using multiple generalized linear regression models, accounting for demographic, lifestyle, and health-related covariates. RESULTS: Among the 15,526 respondents analyzed, 53.02% (8232/15,526) were female and 46.98% (7294/15,526) were male, with an average age of 61.5 (SD 9.27) years. Those reporting sleep durations of 4 hours or less (β=-1.85, 95% CI -2.07 to -1.62), 5 hours (β=-0.55, 95% CI -0.78 to -0.33; P<.001), 9 hours (β=-1.78, 95% CI -2.17 to -1.39), and 10 hours or more (β=-3.01, 95% CI -3.39 to -2.63) per night had a significant negative relationship with cognitive function. In the adjusted model, the negative impact of long sleep (≥10 hours) on overall cognitive function became more pronounced (β=-3.01, 95% CI -3.39 to -2.63; P<.001), followed closely by extremely short sleep (≤4 hours; β=-1.85, 95% CI -2.07 to -1.62; P<.001). CONCLUSIONS: This study reveals an inverted U-shaped relationship between sleep duration and global cognitive decline, indicating that cognitive function should be closely monitored in individuals with both short and long sleep durations. Consequently, public health strategies should prioritize the promotion of moderate sleep to mitigate the cognitive risks associated with aging, particularly in culturally specific contexts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».