The curious incident of the dog in the nighttime: The effects of pet-human co-sleeping and bedsharing on sleep dimensions of children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pets are often thought to be detrimental to sleep. Up to 75% of households with children have a pet, and 30-50% of adults and children regularly share their bed with their pets. Despite these high rates, few studies have examined the effect of pet-human co-sleeping on pediatric sleep. This study compared subjective and objective sleep in youth who never, sometimes, or frequently co-slept with pets. METHODS: Children (N = 188; aged 11-17 years; M = 13.25 years) and their parents answered standardized sleep questionnaires assessing timing, duration, onset latency, awakenings, and sleep quality. Children completed a home polysomnography (PSG) sleep study for one night and wore an actigraph for two weeks accompanied with daily sleep diary. Based on reported frequency of bedsharing with pets, children were stratified into three co-sleeping groups: never (65.4%), sometimes (16.5%), frequently (18.1%). RESULTS: Overall, 34.6% of children reported co-sleeping with their pet sometimes or frequently. Results revealed largely identical sleep profiles across co-sleeping groups; findings were congruent across sleep measurement (subjective: child, parent report; objective: PSG, actigraphy). Effect sizes indicated that frequent co-sleepers had the highest overall subjective sleep quality, but longest PSG onset-latency compared to the sometimes group. CONCLUSIONS: Co-sleeping with pets was prevalent in one third of children. Sleep dimensions were similar regardless of how frequently children reported sharing their bed with their pet. Future research should examine dyadic measurement of co-sleepers to derive causal evidence to better inform sleep recommendations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».