0933 Preschoolers Sleep Explains Parent Cognitions and Parenting Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Children sleep is influenced by biological and socio-environmental factors. The contribution of various bedtime practices on child sleep is now well established. Emerging literature now seeks to understand the influence of more general parenting practices on child sleep. Thus, the current study examined how perceived children needs and parenting behaviors are associated with children sleep. Methods In a first study, 88 mothers (children 2-71 months) recruited during community activities completed the Child’s Sleep Habit Questionnaire, as well as a questionnaire regarding child needs (CN) and parents response to those needs (RN). Multiple linear regression analyses examined child sleep associations first to CN and then to RN, controlled by the child developmental score. Following this first study, 12 vulnerable mothers (children 39-68 months) participated in a child sleep intervention specifically developed for vulnerable families. The same measures were administered and Wilcoxon t-tests were calculated to compared pre and post intervention scores. Results Daytime sleepiness (β=.26, p=.008), sleep anxiety (β=.29, p=.007) and children cognitive development (β=-.32, p=.008) explained 31,6% of CN variance. Daytime sleepiness (β=.26, p=.03), and bedtime routine (β=-.68, p=.00), explained 20,8% of RN variance. Following the child sleep intervention, no change in CN were obtained, but a significant improvement in RN was found (Mpre=5.28 ± 1.60, Mpost=4.33 ± .65, p=.045). Conclusion Results suggest that parents perceived more needs in their child when they present higher daytime sleepiness, higher sleep anxiety and cognitive developmental difficulties. On the other hand, parents have more difficulty responding to their child needs when they see sleepiness in their child or struggle with bedtime routine. A child sleep intervention does not seem to change the perception of child needs but have a positive impact on the parent response to those needs. Support
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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) | 0,002 | 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 ».