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Enregistrement W2024639102 · doi:10.1038/ijo.2013.4

Beyond sleep duration: distinct sleep dimensions are associated with obesity in children and adolescents

2013· article· en· W2024639102 sur OpenAlexafffund
Denise C. Jarrin, Jennifer J. McGrath, Christopher L. Drake

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Obesity · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésSleep (system call)ObesityBody mass indexWaistMedicineAnthropometrySleep disorderPsychologyInternal medicineInsomniaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Short sleep duration is recognized as a significant risk factor in childhood obesity; however, the question as to how sleep contributes to the development of obesity remains largely unknown. The majority of pediatric studies have relied on sleep duration as the exclusive measure of sleep; this insular approach may be misleading given that sleep is a dynamic multidimensional construct beyond sleep duration, including sleep disturbances and patterns. Although these sleep dimensions partly overlap, it is necessary to determine their independent relation with obesity, which in turn, may inform a more comprehensive understanding of putative pathophysiological mechanisms linking sleep and obesity. The aim of the present study was to investigate whether sleep dimensions including sleep duration, disturbances, and patterns were individually associated with obesity, independent of multiple covariates. The second objective was to examine whether sleep disturbances and patterns were independently associated with obesity, after adjusting for sleep duration. METHODS: Participants included 240 healthy children and adolescents (Mage=12.60, s.d.=1.98; 45.8% females). Anthropometric measures included measured waist and hip circumference, body mass index Z-score, and percent body fat. Subjective sleep measures included sleep duration, sleep disturbances, sleep quality, and sleep patterns from youth- and parental report. RESULTS: Youth with larger adiposity and body composition measures reported poorer sleep quality (β avg=-0.14, P<0.01), more sleep disturbances (β avg=0.13, P<0.05), and showed a delayed sleep phase pattern (β avg=0.15, P<0.05), independent of age, sex, pubertal status, physical activity, screen time, socioeconomic status, and sleep duration. Shorter sleep duration was significantly associated with obesity; however, this link was attenuated after adjustment of covariates. CONCLUSIONS: The results suggest that sleep measures beyond duration may more precisely capture influences that drive the negative association between sleep and obesity, and thus, yield more robust associations. As such, future studies are needed to better understand how distinct sleep dimensions confer risk for childhood obesity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations192
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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