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Schlaf & Erholung
Forschung im Überblick

Modell für Schlafstörungen bei älteren Menschen mit leichter kognitiver Beeinträchtigung im ländlichen China

In einer Querschnittsbefragung von 1.049 ländlichen chinesischen Erwachsenen ab 60 Jahren mit leichter kognitiver Beeinträchtigung hatten 54,2% Schlafstörungen. Geschlecht, Bluthochdruck, Selbsteinschätzung der Gesundheit und Depression waren unabhängige Prädiktoren in einem Nomogramm mit guter Trennschärfe (AUC 0,759). [1]

Automatische Zusammenfassung · nicht redaktionell geprüft

Die Kernaussagen

  1. Die Studie umfasste 1.049 ländliche ältere Erwachsene ab 60 Jahren mit leichter kognitiver Beeinträchtigung in der Provinz Shandong, China. [1]

  2. Die Schlafqualität wurde mit dem Pittsburgh Sleep Quality Index in einem Querschnittsdesign erfasst. [1]

  3. Die Häufigkeit von Schlafstörungen betrug 54,2%, und das Nomogramm erreichte eine AUC von 0,759. [1]

Die Quelle auf einen Blick

Studientyp / Format
Querschnittsstudie mit Daten der Basisbefragung 2024.
Population / Kontext
1.049 ländliche ältere Erwachsene ab 60 Jahren mit leichter kognitiver Beeinträchtigung in der Provinz Shandong, China.
Grundlage der Zusammenfassung
Studienabstract
Original veröffentlicht
20. Oktober 2026

Schlafstörungen bei älteren Menschen mit MCI auf dem Land

Die Forschenden wollten ein Risikobewertungsmodell für Schlafstörungen bei älteren Menschen mit leichter kognitiver Beeinträchtigung (MCI) auf dem Land erstellen und prüfen. MCI bezeichnet einen leichten Rückgang von Gedächtnis und Denken. Ziel war es, Früherkennung und gezielte Maßnahmen zu unterstützen. Die Studienpopulation umfasste 1.049 ländliche Erwachsene ab 60 Jahren mit MCI in der Provinz Shandong, China.

Beleg [1]

Querschnittsbefragung mit Fragebögen und Gesundheitsuntersuchungen

Es handelte sich um eine Querschnittsstudie mit Daten aus der Basisbefragung 2024 der Kohorte „Aktives Altern im ländlichen Raum“. Angaben zu Demografie, Lebensstil, Krankengeschichte und psychologischen Faktoren stammten aus persönlichen Fragebögen und Gesundheitsuntersuchungen. Die Schlafqualität wurde mit dem Pittsburgh Sleep Quality Index erfasst. Statistische Modelle ermittelten unabhängige Prädiktoren, die in einem Nomogramm, einem visuellen Bewertungswerkzeug, zusammengeführt wurden. Die Modellgüte wurde mit mehreren kurvenbasierten Verfahren und interner Bootstrap-Validierung geprüft.

Beleg [1]

54,2% Häufigkeit; vier Prädiktoren; gute Trennschärfe

Bei 54,2% der Teilnehmenden lag eine Schlafstörung vor. Geschlecht, Bluthochdruck, Selbsteinschätzung der Gesundheit und Depression waren unabhängige Prädiktoren. Das Nomogramm zeigte eine gute Trennschärfe (AUC = 0,759, 95%-Konfidenzintervall 0,731–0,778) und Kalibrierung; die interne Validierung bestätigte die Robustheit. Da es sich um eine Querschnittsstudie handelt, sind dies Assoziationen, keine Ursachen, und der zeitliche Zusammenhang der Prädiktoren mit den Schlafproblemen ist nicht geklärt. Das Modell wurde nur intern validiert; die Leistung in anderen Populationen ist unbekannt.

Beleg [1]

Was sich daraus ableiten lässt – und was nicht

Nur Abstract; der Volltext wurde nicht geprüft. Das Querschnittsdesign bedeutet Assoziationen, keine Ursachen. Berichtet wird nur eine interne Bootstrap-Validierung; externe Validierung und Nachbeobachtung werden nicht beschrieben.

Grundlage: Studienabstract. Volltext, Tabellen und ergänzende Daten wurden nicht geprüft.

Quelle & Belegstellen

[1]
Construction and validation of a predictive model for sleep disorders among rural older adults with mild cognitive impairment.

Yang T, Chi J, Song J, Yan L, Li W, Xu Z, Li H, Dai C, Leng M. · europepmc.org · 20. Oktober 2026

Zitierte Textstellen anzeigenIn der Sprache der Originalquelle
  1. Kernaussage 1 ↑

    1,049 rural older adults aged ≥ 60
  2. Kernaussage 2 ↑

    Sleep quality was assessed using the Pittsburgh
  3. Kernaussage 3 ↑

    prevalence of sleep disturbance was 54.2%

KI-unterstützte Zusammenfassung mit verlinkten Quellenbelegen. Keine unabhängige redaktionelle oder klinische Prüfung.

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