‘O Sleep, O Gentle Sleep!’ - Profiling Sleep Quality in Patients Attending a Specialist Memory Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The importance of considering sleep in comprehensive assessment of cognition is well established. Objective measurement of sleep and incorporation of informant perceptions of sleep serve to enhance our understanding of the true quality of sleep and its potential contribution to cognitive wellbeing and brain health. Methods Retrospective review of data (n=60) from patients attending a regional specialist memory service, using multidisciplinary team meeting notes. Patients were included where a final diagnosis was available via Synergy electronic records and both a self-rated Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) and informant-rated Cambridge Behavioural Inventory Revised (CBI- R) forms were available. Data were anonymised and analysed using Microsoft Excel. Results Median age 68 years (42-85); M: F- 31:29; Diagnostic breakdown: AD (30%), MCI (28%), AD/V (3%), SMC (15%), FTD (11%), DLB (7%), VaD (2%), VCI (2%) and Korsakoff (2%). Sleep was unobserved in 45% of cases (n=27). CBI-R suggested sleep disturbance in 73% (n=43) and daytime somnolence 58% (n=35); Median PSQI score: 6/21. Median time to get to sleep was 15 mins and actual sleep 7 hrs. Disturbances to sleep: Pain 13% (n=12), bad dreams 15% (n=14) cough or loud snoring 18% (n=16), trouble breathing 9% (n=8) and mostly high frequency toilet use 45% (n=41). 23% (n=14) took night medication and 12/14 medicated 3 or more times weekly. Self-rating: ‘Very good’ (32%) ‘Fairly good’ (40%) ‘Fairly bad’ (20%) ’Very bad’ (8%); Enthusiasm levels were problematic in 67% (n=40), 18% (n=11) had trouble staying awake. Conclusion Self-reported sleep quality in this cohort scored well/low on global PSQI but informant history suggested it may be poorer. The prevalence of daytime somnolence may be an important consideration in diagnostic clarification. Patient profiling of factors e.g. high frequency toileting and reduced enthusiasm could provide potential roadmaps to facilitate the personalisation of sleep and optimisation of brain health and wellbeing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».