Investigating the Convergence between Actigraphy, Maternal Sleep Diaries, and the Child Behavior Checklist as Measures of Sleep in Toddlers
Notice bibliographique
Résumé
The current study examined associations among actigraphy, maternal sleep diaries, and the parent-completed child behavior checklist (CBCL) sleep items. These items are often used as a sleep measure despite their unclear validity with young children. Eighty middle class families (39 girls) drawn from a community sample participated. Children (M = 25.34 months, SD = 1.04) wore an actigraph monitor (Mini-Mitter(®) Actiwatch Actigraph, Respironics) for a 72-h period, and mothers completed a sleep diary during the same period. Eighty-nine percent of the mothers and 75% of the fathers also filled out the CBCL (1.5-5). Mother and father CBCL scores were highly correlated. Overall, good correspondence was found between the CBCL filled out by mothers and sleep efficiency and duration derived from maternal sleep diaries (r between -0.39 and -0.25, p ≤ 0.05). Good correspondence was also found between the CBCL filled out by fathers and sleep efficiency as derived from maternal sleep diaries (r between -0.39 and -0.24, p ≤ 0.05), but not with sleep duration (all results were non-significant). Very few correlations between actigraphy and the CLBL scores reached statistical significance. The Bland and Altman method revealed that sleep diaries and actigraphy showed poor agreement with one another when assessing sleep duration and sleep efficiency. However, diary- and actigraphy-derived sleep durations were significantly correlated. Consistent with findings among older groups of children, this study suggests that the CBCL sleep items, sleep diaries, and actigraphy tap into quite different aspects of sleep among toddlers. The choice of which measures to use should be based on the exact aspects of sleep that one aims to assess. Overall, despite its frequent use, the composite sleep score of the CBCL shows poor links to objective measures of sleep duration and sleep efficiency.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».