Investigating longitudinal associations between parent reported sleep in early childhood and teacher reported executive functioning in school-aged children with autism
Notice bibliographique
Résumé
Up to 80% of children with autism spectrum disorder (ASD) experience sleep disturbance. Poor sleep impairs executive functioning (EF), a lifelong difficulty in ASD. Evidence suggests EF difficulties in ASD are exacerbated by poor sleep. We examine whether early childhood sleep disturbances are associated with worsening EF trajectories in school-aged children with ASD. A subsample (n = 217) from the Pathways in ASD longitudinal study was analyzed. The Children's Sleep Habits Questionnaire captured sleep duration, onset, and night awakenings before age 5 (mean = 3.5 years). Metacognition (MI) and Behavioral Regulation (BRI) indices, on the Teacher Behavior Rating Inventory of Executive Functioning, were used to measure cognitive and affective components of EF respectively at four time-points (7.8-11.8 years). We applied latent growth curve models to examine associations between sleep and EF, accounting for relevant covariates, including school-age sleep (mean = 6.7 years). Sleep traits had different age-related impacts on behavioral regulation, but not metacognition. Longer sleep onset at 3.5 years was associated with a worsening BRI difficulties slope (b = 2.07, p < 0.04), but conversely associated with lower BRI difficulties at 7.7 years (b = -4.14, p = 0.04). A longer sleep onset at 6.7 years was related to higher BRI difficulties at 7.7 years (b = 7.78, p < 0.01). Longer sleep duration at 6.7 years was associated with higher BRI difficulties at age 7.7 (b = 3.15, p = 0.01), but subscale analyses revealed shorter sleep duration at age 6.7 was linked to a worsening inhibition slope (b = -0.60, p = 0.01). Sleep onset is a robust early correlate of behavior regulation in children with ASD, whereas sleep duration is a later childhood correlate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».