A CROSS-SECTIONAL STUDY ON MENOPAUSAL SYMPTOMS, SLEEP QUALITY, AND COGNITIVE FUNCTION IN WOMEN
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This cross-sectional study investigated the relationships between menopausal symptoms, sleep quality, and cognitive function in women during the menopausal transition, examining whether sleep quality mediates the association between menopausal symptoms and cognitive performance. Methods: A sample of 586 women aged 40–60 years, stratified by menopausal stage (perimenopause or postmenopause), was recruited from a tertiary care hospital. Menopausal symptoms were assessed using the Menopause Rating Scale (MRS), sleep quality with the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), and cognitive function with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Digit Span Test, and Trail Making Test (TMT). Multivariable linear regression and mediation analyses, adjusted for age, education, BMI, and psychological distress (Hospital Anxiety and Depression Scale), were conducted. Results: Participants (mean age 50.4 ± 5.2 years) reported moderate menopausal symptoms (MRS score 18.5 ± 7.9), with 62.8% experiencing poor sleep quality (PSQI >5). Postmenopausal women had higher MRS (20.1 ± 8.2 vs. 16.9 ± 7.3, p < 0.001) and PSQI scores (8.9 ± 4.3 vs. 7.5 ± 3.8, p = 0.002) than perimenopausal women. Higher MRS scores were associated with poorer sleep quality (β = 0.42, p < 0.001) and lower MoCA scores (β = -0.19, p = 0.01). Sleep quality partially mediated (34.8%) the relationship between menopausal symptoms and cognitive function (Sobel test, p = 0.01). Conclusion: Menopausal symptoms are associated with poorer sleep quality and cognitive performance, with sleep quality partially mediating this relationship. Interventions targeting sleep may mitigate cognitive challenges during menopause.
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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 | 0,000 | 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 ».