Genetic and Environmental Influences on Daytime and Nighttime Sleep Duration in Early Childhood
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the relative contributions of genetic and environmental factors on daytime and nighttime continuous sleep duration at 6, 18, 30, and 48 months of age, and to identify different subgroups of children who followed different daytime and nighttime sleep duration trajectories and to investigate their etiology. METHODS: The current study included 995 twins (405 monozygotic and 586 dizygotic) of the Quebec Newborn Twin Study recruited from the birth records of the Quebec Statistics Institute. Daytime and nighttime sleep was assessed through maternal reports at 6, 18, 30, and 48 months of age. A semiparametric modeling strategy was used to estimate daytime and nighttime sleep duration trajectories. Quantitative genetic models were used to examine to what extent genetic and environmental factors influenced daytime and nighttime continuous sleep duration. RESULTS: Genetic modeling analyses revealed environmental influences for all daytime sleep duration trajectories. In contrast, strong genetic influences were found for consolidated nighttime sleep duration (except at 18 months and for the short-increasing sleep duration trajectory). CONCLUSIONS: This is the first indication that early childhood daytime sleep duration may be driven by environmental settings, whereas the variance in consolidated nighttime sleep duration is largely influenced by genetic factors with a critical environmental time-window influence at ∼18 months.
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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 | 0,000 |
| 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 ».