Persistent Snoring in Preschool Children: Predictors and Behavioral and Developmental Correlates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To clarify whether persistent snoring in 2- to 3-year-olds is associated with behavioral and cognitive development, and to identify predictors of transient and persistent snoring. METHODS: Two hundred forty-nine mother/child pairs participated in a prospective birth cohort study. Based upon parental report of loud snoring ≥ 2 times weekly at 2 and 3 years of age, children were designated as nonsnorers, transient snorers (snored at 2 or 3 years of age, but not both), or persistent snorers (snored at both ages). We compared groups by using validated measures of behavioral and cognitive functioning. Potential predictors of snoring included child race and gender, socioeconomic status (parent education and income), birth weight, prenatal tobacco exposure (maternal serum cotinine), childhood tobacco exposure (serum cotinine), history and duration of breast milk feeding, and body mass relative to norms. RESULTS: In multivariable analyses, persistent snorers had significantly higher reported overall behavior problems, particularly hyperactivity, depression, and inattention. Nonsnorers had significantly stronger cognitive development than transient and persistent snorers in unadjusted analyses, but not after demographic adjustment. The strongest predictors of the presence and persistence of snoring were lower socioeconomic status and the absence or shorter duration of breast milk feeding. Secondary analyses suggested that race may modify the association of childhood tobacco smoke exposure and snoring. CONCLUSIONS: Persistent, loud snoring was associated with higher rates of problem behaviors. These results support routine screening and tracking of snoring, especially in children from low socioeconomic backgrounds; referral for follow-up care of persistent snoring in young children; and encouragement and facilitation of infant breastfeeding.
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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 ».