A Cross-Sectional Comparative Study of Sleep Disturbances in Children with ADHD and Matched Controls
Notice bibliographique
Résumé
Background: Systematic reviews conducted on sleep disturbances in attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) have found inconsistent results due to the presence of several moderating variables which were not controlled for in previous studies. The aim of this study was to examine sleep disturbances in children with ADHD compared to their typically developing peers after controlling for moderating variables (age, sex, medication status, body mass index, and psychiatric and medical comorbidities). Methods: ADHD was diagnosed using DSM-IV-TR criteria (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders) and Conners’ Parent Rating Scales. Children recruited (aged 6−12 years) for the ADHD group (n = 40) met the following criteria: IQ > 80, unmedicated, and no psychiatric or medical comorbidities. The control group consisted of age- and sex-matched typically developing peers (n = 40). Sleep was assessed subjectively (through parent reported questionnaires and sleep logs) and objectively (using video polysomnography). Results: 65% of children with ADHD had a sleep disorder, as compared to 17% of controls. The ADHD group reported more sleep disturbances and disorders, both on subjective measures and objective measures. Conclusions: Sleep disturbances and primary sleep disorders in children with ADHD exist independent of moderating variables and differences in sleep assessment methods, thereby bolstering support for previously documented literature on the ADHD and sleep connection.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».