Latent profile analysis of sleep characteristics of patients with mild cognitive impairment and influencing factors
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo identify potential sleep typing in MCI patients and to explore the characteristics and influencing factors of different sleep typing.MethodsFrom March to December in 2023，community⁃based MCI older adults in Nanjing，Jiangsu Province，China，were enrolled in the study using convenience sampling method.Neuropsychological tests were conducted using the General Information Questionnaire，Montreal Cognitive Assessment Scale（MoCA），Brief Mental State Exercise（MMSE），Ability to Perform Daily Living（ADL），and Clinical Dementia Rating Scale（CDR），and their sleep conditions were assessed and monitored using the Pittsburgh Sleep Quality Index（PSQI） and ActiGraphy.Potential sleep subtypes of MCI patients were identified by latent profile analysis based on objective sleep characteristics monitored by the somatic ActiGraphy as observational variables.Univariate analysis and unordered multicategorical Logistic regression analysis were used to explore the characteristics and influencing factors of different sleep typologies.ResultsA total of 217 MCI patients were recruited in this study，and the results of the potential profiling analysis showed that the sleep of MCI patients could be categorized into four potential categories：sleep deprivation⁃ineffective（31.3%），good sleep（30.0%），sleep fragmentation（27.6%） and difficulty falling asleep（11.1%）.Significant differences were found in gender，family history of dementia，smoking，re⁃employment after retirement，social activities，physical activity，hypertension，and FRAIL and MoCA scores among MCI patients with different sleep typologies（P<0.05）.The results of unordered multicategorical Logistic regression analysis，The results of multicategorical Logistic regression analysis showed that gender，smoking，re⁃employment after retirement，frailty status，and cognitive function were the influencing factors of sleep typing in MCI patients.ConclusionMCI patients' sleep is characterized by significant group heterogeneity.Healthcare professionals should conduct a comprehensive sleep assessment of MCI patients，identify their sleep typing，and adopt targeted sleep management and intervention strategies for different sleep typing in order to improve the sleep status of MCI patients and delay the progression of cognitive decline.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».