High separation anxiety trajectory in early childhood is a risk factor for sleep bruxism at age 7
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: The evolution of sleep bruxism manifestations and their co-occurrence with separation anxiety in early childhood remain unclear. Our threefold aim was to: (1) describe developmental sleep bruxism trajectories in early childhood, (2) investigate co-occurrences between trajectories of sleep bruxism and separation anxiety, and (3) determine whether distinct trajectories of separation anxiety increase the risk of presenting sleep bruxism during the first year of elementary school. METHODS: This study is part of the Québec Longitudinal Study of Child Development. Sleep bruxism scores were assessed from age 1.5 to 7 years with the Self-Administered Questionnaire for Mother (n = 1946). Separation anxiety scores were measured from age 1.5 to 6 years with the Interviewer-Completed Computerized Questionnaire (n = 2045). RESULTS: We identified four sleep bruxism trajectories from age 1.5 to 6 years: High-Increasing sleep bruxism at age 1.5 (14.1%), High-Increasing sleep bruxism at age 4 (18.3%), Low-Persistent sleep bruxism (12.1%), and Never-Persistent sleep bruxism (55.5%); and four separation anxiety trajectories from age 1.5 to 6 years: Low-Persistent separation anxiety (60.2%), High-Increasing separation anxiety (6.9%), High-Decreasing separation anxiety (10.8%), and Low-Increasing separation anxiety (22.1%). Sleep bruxism and separation anxiety trajectories were weakly associated (X2 = 37.84, p < 0.001). Compared with preschoolers belonging to the Low-Persistent separation anxiety trajectory, preschoolers in the High-Increasing separation anxiety trajectory had almost double the risk of presenting sleep bruxism at age 7 (95% CI = 1.25-3.22, p = 0.04). CONCLUSION: When separation anxiety issues are detected in early childhood, it would be useful to target sleep bruxism during the first year of elementary school.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».