Socioeconomic Status and Childhood Sleep: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Context: Socioeconomic status (SES) is increasingly understood to be a key contributor to sleep health, but the research in childhood has not been synthesized.Objective: To examine the associations between indicators of child SES and child sleep (≤18 years old), we conducted a systematic review and meta-analyses. Data Sources: CINAHL with Full Text, PsycINFO, and MEDLINE/PubMed were searched using terms to define SES and childhood to ascertain all relevant, peer-reviewed articles from database inception to 27 December 2019.Study Selection: Studies were included if an association between an indicator of parental SES and a measure of child sleep (duration, quality, and problems) was reported. Data Extraction: Data was extracted from 46 studies (N=72,915). Across these studies, total sample size across participants included in the meta-estimate was N=69,373. Results: Higher parental education was associated with longer childhood sleep duration (stronger in samples with a higher proportion of White children) and better sleep quality. Parental education was not directly associated with child sleep problems; moderation occurred by continent and the relationship was more pronounced in the Asian meta-estimate. Higher household income was not directly associated with longer childhood sleep duration, but moderation occurred by higher quality studies and the proportion of White children in the sample. Higher household income was associated with fewer sleep problems (moderated by continent) and higher sleep quality. Limitations: This review was limited by the number and methods of available published studies meeting inclusion criteria.Conclusions: Preventative programs that emphasize improvements in sleep of children and adolescents growing up in lower SES families are needed.
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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 | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».