Development of sleep patterns in children with obese and normal‐weight parents
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To study the sleep development and sleep characteristics in children at different obesity risks, based on parental weight, and also to explore their weekday-weekend sleep variations and associated family factors. METHODS: A total of 145 children participating in a longitudinal obesity prevention project were included, of which 37 had normal-weight parents (low obesity risk), and 108 had overweight/obese parents (high obesity risk). Sleep diaries at ages 1 and 2 years were used to study sleep development in children at different obesity risks. Objectively assessed sleep using an accelerometer at 2 years of age was used to analyse weekday-weekend sleep variations. RESULTS: There was no difference in sleep development from age 1 to age 2 among children at different obesity risks, but more children in the high-risk group had prolonged sleep onset latency and low sleep efficiency. At 2 years of age, children in the high-risk group had more weekday-weekend variation in sleep offset (mean difference 18 min, 95% confidence interval (CI) 4-33 min), midpoint of sleep (mean difference 14 min, 95% CI 3-25 min) and nap onset (mean difference 42 min, 95% CI 10-74 min) than children in the low-risk group, after adjusting for other family factors. However, no difference could be detected between groups in weekday-weekend variation in sleep duration. CONCLUSIONS: Unfavourable sleep characteristics, as well as more variation in sleep schedules, have been observed in children at high obesity risk. While the differences were relatively small, they may reflect the unfavourable sleep hygiene in families at high obesity risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».