Dynamic Interactions Among Sleep Duration, Cognitive Function, and Depressive Symptoms in Middle-Aged and Older Chinese Adults: Temporal Network Analysis From CHARLS
Notice bibliographique
Résumé
Background: While bidirectional associations among sleep duration, cognitive function, and depression are established, the symptom-level temporal interactions among these factors in China's aging population, which is experiencing unprecedented growth, remain poorly characterized. Objective: We aim to use a novel temporal network analysis to clarify these dynamics and guide targeted interventions, with a focus on sex-specific dynamic pathways. Methods: We conducted a longitudinal temporal network analysis on 3136 Chinese adults aged ≥45 years from the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) across 5 waves (2011, 2013, 2015, 2018, and 2020). A graphical vector autoregressive (GVAR) model delineated the interdependencies among sleep duration, cognitive performance (assessed via the Mini-Mental State Examination [MMSE]), and depressive symptoms (evaluated with the 10-item Center for Epidemiologic Studies Depression Scale [CESD-10]). We also examined sex-specific differences in network structures. Results: The symptom "bothered" was found to predict all other CESD-10 symptoms. There were significant predictive links between sleep and the CESD-10 node (ie, bothered, drained, and depressed), along with sleep and the MMSE functions (ie, numerical ability). Furthermore, sleep duration served as a bridge between depression symptoms and cognitive functions. There were significant differences in longitudinal network structure between sexes. Sex-specific analyses revealed distinct network patterns. Among female participants, the "bothered" node significantly predicted several outcomes over time. In contrast, the temporal network for male participants was sparser, with the "stuck" node in the depression domain being predominantly influenced by other nodes. Conclusions: Our study revealed that emotional distress, especially the "bothered" symptom, plays a central role in depressive symptoms and cognitive decline. The bridging effect of short sleep duration underscores the potential of interventions targeting both sleep and emotional distress for alleviating depressive symptoms and delaying cognitive deterioration 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».