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Enregistrement W4313493193 · doi:10.3389/fpubh.2022.1037963

Sleep disturbance and psychotic-like experiences among urban adolescents with and without parental migration

2023· article· en· W4313493193 sur OpenAlexaff
Dongfang Wang, Zijuan Ma, Shuyi Zhai, Meng Sun, Fang Fan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMinistry of Education, IndiaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSleep disorderDisturbance (geology)ConfoundingSleep (system call)Logistic regressionMedicineClinical psychologyPsychologyDemographyPsychiatryCognitionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: Sleep disturbance was closely associated with an increased risk of psychotic-like experiences (PLEs). This study aims to explore the association between sleep disturbance and PLEs among urban adolescents with and without parental migration. Methods: A total of 67, 532 urban Chinese adolescents were recruited in a large web-based survey during April 21st to May 12th, 2021. In our study, sleep disturbance, PLEs, family function, school climate, and a series of socio-demographic were assessed. And hierarchical logistic regression analyses were performed to examine influential factors associated with PLEs. Results: Urban left-behind children (LBC) had a higher prevalence of sleep disturbance and PLEs than non-LBC. After controlling for confounders, parental migration was associated to PLEs with weak significance (OR = 1.19). Meanwhile, sleep disturbance was found to be a robust risk factor for PLEs (OR = 3.84 and 4.09), with or without the effect of parental migration. In addition, better family function and school climate has significant association with decreased risk of PLEs. Conclusion: Adolescents with sleep disturbance are more likely to report PLEs. Adolescents' PLEs preventive strategies could focus on reducing sleep disturbance related symptoms as well as improving family function and school climate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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