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Enregistrement W3138908274 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.2373

Association Between Disturbed Sleep and Depression in Children and Youths

2021· review· en· W3138908274 sur OpenAlexaff
Cecilia Marino, Brendan F. Andrade, Susan C. Campisi, Marcus P. Wong, Haoyu Zhao, Xin Jing, Madison Aitken, Sarah Bonato, John D. Haltigan, Wei Wang, Péter Szatmári

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOMeta-analysisObservational studyData extractionMEDLINEDepression (economics)MedicineCohort studyClinical psychologyPsychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Disturbed sleep represents a potentially modifiable risk factor for depression in children and youths that can be targeted in prevention programs. Objective: To evaluate the association between disturbed sleep and depression in children and youths using meta-analytic methods. Data Sources: Embase, MEDLINE, PsycINFO, Scopus, Web of Science, and ProQuest Dissertations & Theses Global were searched for articles published from 1980 to August 2019. Study Selection: Prospective cohort studies reporting estimates, adjusted for baseline depression, of the association between disturbed sleep and depression in 5- to 24-year-old participants from community and clinical-based samples with any comorbid diagnosis. Case series and reports, systematic reviews, meta-analyses, and treatment, theoretical, and position studies were excluded. A total of 8700 studies met the selection criteria. This study adhered to the guidelines of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews (PRISMA) and Meta-analyses and the Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology (MOOSE) statements. Data Extraction and Synthesis: Study screening and data extraction were conducted by 2 authors at all stages. To pool effect estimates, a fixed-effect model was used if I2 < 50%; otherwise, a random-effects model was used. The I2 statistic was used to assess heterogeneity. The risk of bias was assessed using the Research Triangle Institute Item Bank tool. Metaregression analyses were used to explore the heterogeneity associated with type of ascertainment, type of and assessment tool for disturbed sleep and depression, follow-up duration, disturbed sleep at follow-up, and age at baseline. Main Outcome and Measures: Disturbed sleep included sleep disturbances or insomnia. Depression included depressive disorders or dimensional constructs of depression. Covariates included age, sex, and sociodemographic variables. Results: A total of 22 studies (including 28 895 patients) were included in the study, of which 16 (including 27 073 patients) were included in the meta-analysis. The pooled β coefficient of the association between disturbed sleep and depression was 0.11 (95% CI, 0.06-0.15; P < .001; n = 14 067; I2 = 50.8%), and the pooled odds ratio of depression in those with vs without disturbed sleep was 1.50 (95% CI, 1.13-2.00; P = .005; n = 13 006; I2 = 87.7%). Metaregression and sensitivity analyses showed no evidence that pooled estimates differed across any covariate. Substantial publication bias was found. Conclusions and Relevance: This meta-analysis found a small but statistically significant effect size indicating an association between sleep disruption and depressive symptoms in children and youths. The high prevalence of disturbed sleep implies a large cohort of vulnerable children and youths who could develop depression. Disrupted sleep should be included in multifaceted prevention programs starting in childhood.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,010
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations118
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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