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Enregistrement W4414263643 · doi:10.7759/cureus.90061

Association of Poor Sleep Efficiency With Decreased Executive Function and Impaired Episodic Memory in Older Adults

2025· article· en· W4414263643 sur OpenAlexaboutno aff
Akanksha Singh, Rishabh Soni, Gauri Shankar Kaloiya, Avinash Chakrawarty, Manjari Tripathi, Ratna Sharma, Nasreen Akhtar

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpisodic memoryCognitionAssociation (psychology)Sleep (system call)Effects of sleep deprivation on cognitive performanceSleep qualityLatency (audio)Cognitive decline

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Sleep characteristics influence both physical and psychological health. While previous studies have reported links between sleep quality and cognitive impairment in older adults, findings remain inconsistent, and evidence from the Indian population using culturally validated cognitive tools is scarce. Objective: This study aims to examine the relationship between subjective sleep quality and cognitive performance in Indian older adults using the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) and the Indian Council of Medical Research-Neurocognitive Toolbox (ICMR-NCTB). Methods: In this cross-sectional study, 67 individuals aged 50-80 years completed the PSQI and the Hindi version of the ICMR-NCTB. Participants were categorized as good (PSQI ≤ 5) or poor (PSQI > 5) sleepers. Cognitive domains assessed included global cognition, language, attention, visuospatial ability, executive function, and episodic memory. Group comparisons and correlation analyses were performed to explore associations between sleep quality and cognitive outcomes. Results: Sleep latency and sleep efficiency were significantly associated with cognitive performance. Longer sleep latency correlated with poorer executive function (Trail Making Test (TMT)-B: r = 0.347, p = 0.006; TMT-(B-A): r = 0.289, p = 0.023) and reduced performance in verbal learning (Verbal Learning Test (VLT) delayed recall: r = -0.183, p = 0.141; delayed recognition: r = -0.284, p = 0.02). Higher sleep efficiency was linked to better executive function and episodic memory. Poor sleepers scored significantly lower on global cognition (Montreal Cognitive Assessment (MoCA), p = 0.047), executive function (TMT-B, p = 0.029), verbal fluency (Phonemic Fluency Task (PFT), p = 0.031), and delayed recall (VLT, p = 0.045) compared to good sleepers. Education was positively associated with most cognitive scores but not with sleep quality. Conclusion: Prolonged sleep latency and poor sleep efficiency were associated with deficits in executive function and memory among older adults. These findings underscore the importance of sleep quality in cognitive aging, and the use of a culturally adapted cognitive tool enhances their applicability in low-literacy, non-Western settings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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