Sleep Disturbance in Children With Migraine
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to determine if (1) children with migraine experience greater sleep disturbances than their siblings, (2) those with more severe migraine have greater levels of sleep disruption, and (3) these sleep disturbances lead to greater behavioral problems and more missed school. Children aged 6 to 18 years with a diagnosis of migraine for > 6 months, who had at least one sibling without migraine in the same age range, were identified through our neurology clinic database or at the time of the clinic visit. Parents completed the (1) demographic, general health, and migraine information questionnaire; (2) Child Sleep Habits Questionnaire; and (3) Behavior Assessment System for Children: Second Edition (BASC-2) Parent Rating Scales for each child. Cases with migraine had higher total sleep (P < .02), sleep delay (P < .03), and daytime sleepiness scores (P < .001) than controls. Cases with more severe migraines had higher total sleep (P < .01) and sleep duration scores (P < .03) than those with milder headaches. In cases, higher total sleep scores predicted greater behavior problems on all four composite scales on the Behavior Assessment System for Children: Second Edition (Externalizing Problems, P < .05; Internalizing Problems, P < .005; Behavior Systems Index, P < .003; and Adaptability Skills, P < .006). We conclude that children with migraine are prone to greater sleep and behavioral disturbances than children without headache. Sleep disorders should be routinely queried and appropriate advice on sleep hygiene provided.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».