在阿尔茨海默氏症连续体中使用睡眠和认知复合指数的预测建模:长达十年的历史队列研究

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 老年学是一门学科.
• 睡眠医学 睡眠医学

背景情况:

• 睡眠障碍在阿尔茨海默病 (AD) 中很常见,影响到65%的患者.
• 睡眠问题可以在阿尔茨海默症症状之前长达十年,突出显示了它们的预测潜力.

研究的目的:

• 开发一个整合睡眠质量和认知表现的nomogram,用于预测认知障碍 (CI) 转化.
• 为早期识别有CI风险的个人提供一个工具.

主要方法:

• 从匹兹堡睡眠质量指数,REM睡眠行为障碍查问卷和爱普沃思睡眠度量表创建了一个睡眠复合指数 (SCI).
• 开发了一种COX回归模型,通过双向消除来改进,以预测CI转换.
• 在没有认知障碍的个体中,为预测5,8年和12年的CI发展构建了一个名图.

主要成果:

• 包括816名具有完整数据的参与者;最终的模型包括质纤维酸性蛋白质,口语流利性测试和SCI.
• 预测模型的曲线下的面积 (AUC) 为0.8773 (0.792-0.963).
• 该模型显示了认知衰退的显著预测能力.

结论:

• 开发的睡眠认知名录有效预测了老年人CI转换的风险.
• 这种工具可以指导用于认知增强和康复的干预措施,可能减缓AD的进展.
• 它有助于识别有风险的个体,以改善健康老年人的生活质量.