Associations Among Behavioral Sleep Disturbance, Family Functioning, and Controller Medication Adherence in Children with Asthma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examined the associations among child sleep disturbances, family functioning, and asthma controller medication adherence in school-age children with persistent asthma. METHODS: Thirty-four children aged 6 to 11 years and a parent independently reported on asthma control and controller medication adherence. Parents also reported on family functioning (behavior control) and child sleep disturbances (bedtime resistance, daytime sleepiness). Hierarchical linear regression models tested sleep disturbance variables as predictors of family functioning and medication adherence. A mediation model tested behavior control as a mediator between sleep disturbance and medication adherence. RESULTS: Seventy-nine percent of the children had well-controlled asthma. Despite a mean of 9.48 hours of child sleep per night, 73% of the children had clinically significant disturbed sleep. Controlling for child age, bedtime resistance accounted for 32% of the variance in family behavior control (F(1,31) = 14.75, p < .01). Behavior control also significantly mediated the relationship between total sleep disturbance and medication adherence, with a standardized indirect effect of β = -.17 (95% confidence interval [CI], -.47 to -.03) for parent-reported adherence and β = -.12 (95% CI, -.36 to -.01) for child-reported adherence. CONCLUSION: Child behavioral sleep disturbances significantly predicted family behavior control. Although child sleep disturbances did not significantly predict asthma controller medication adherence, there was a significant indirect effect of sleep disturbance on medication adherence through compromised family behavior control. Developmentally appropriate behavioral sleep interventions may improve family functioning and child asthma controller medication adherence. Family functioning may also be an entry point for intervention to improve medication adherence.
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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 | 0,001 |
| 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 ».