Children’s Sleep During COVID-19: How Sleep Influences Surviving and Thriving in Families
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The COVID-19 pandemic has the potential to disrupt the lives of families and may have implications for children with existing sleep problems. As such, we aimed to: (1) characterize sleep changes during the COVID-19 pandemic in children who had previously been identified as having sleep problems, (2) identify factors contributing to sleep changes due to COVID-19 safety measures, and (3) understand parents' and children's needs to support sleep during the pandemic. METHODS: Eighty-five Canadian parents with children aged 4-14 years participated in this explanatory sequential, mixed-methods study using an online survey of children's and parents' sleep, with a subset of 16 parents, selected based on changes in their children's sleep, participating in semi-structured interviews. Families had previously participated in the Better Nights, Better Days (BNBD) randomized controlled trial. RESULTS: While some parents perceived their child's sleep quality improved during the COVID-19 pandemic (14.1%, n = 12), many parents perceived their child's sleep had worsened (40.0%, n = 34). Parents attributed children's worsened sleep to increased screen time, anxiety, and decreased exercise. Findings from semi-structured interviews highlighted the effect of disrupted routines on sleep and stress, and that stress reciprocally influenced children's and parents' sleep. CONCLUSIONS: The sleep of many Canadian children was affected by the first wave of the COVID-19 pandemic, with the disruption of routines influencing children's sleep. eHealth interventions, such as BNBD with modifications that address the COVID-19 context, could help families address these challenges.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».