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Enregistrement W4361216412 · doi:10.3389/fpsyg.2023.1136448

Associations between sleep trajectories up to 54 months and cognitive school readiness in 4 year old preschool children

2023· article· en· W4361216412 sur OpenAlexaff
Elaine K.H. Tham, Haiyan Xu, Xiuju Fu, Rick Siow Mong Goh, Peter D. Gluckman, Yap Seng Chong, Fabian Yap, Lynette Pei‐Chi Shek, Oon Hoe Teoh, Joshua J. Gooley, Daniel Yam-Thiam Goh, Nora Schneider, Michael J. Meaney, Shirong Cai, Birit F. P. Broekman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilSingapore Institute for Clinical SciencesNestecNational Medical Research CouncilNational Research Foundation SingaporeNational University Health SystemNational Research Foundation
Mots-clésPsychologySleep (system call)CognitionConfoundingDevelopmental psychologyNumeracyAssociation (psychology)Effects of sleep deprivation on cognitive performanceCohortCognitive testLongitudinal studyMedicineLiteracyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study explores the association between the duration and variation of infant sleep trajectories and subsequent cognitive school readiness at 48-50 months. Methods: Participants were 288 multi-ethnic children, within the Growing Up in Singapore Towards healthy Outcomes (GUSTO) cohort. Caregiver-reported total, night and day sleep durations were obtained at 3, 6, 9, 12, 18, 24 using the Brief Infant Sleep Questionnaire and 54 months using the Child Sleep Habits Questionnaire. Total, night and day sleep trajectories with varying durations (short, moderate, or long) and variability (consistent or variable; defined by standard errors) were identified. The cognitive school readiness test battery was administered when the children were between 48 and 50 months old. Both unadjusted adjusted analysis of variance models and adjusted analysis of covariance models (for confounders) were performed to assess associations between sleep trajectories and individual school readiness tests in the domains of language, numeracy, general cognition and memory. Results: In the unadjusted models, children with short variable total sleep trajectories had poorer performance on language tests compared to those with longer and more consistent trajectories. In both unadjusted and adjusted models, children with short variable night sleep trajectories had poorer numeracy knowledge compared to their counterparts with long consistent night sleep trajectories. There were no equivalent associations between sleep trajectories and school readiness performance for tests in the general cognition or memory domains. There were no significant findings for day sleep trajectories. Conclusion: Findings suggest that individual differences in longitudinal sleep duration patterns from as early as 3 months of age may be associated with language and numeracy aspects of school readiness at 48-50 months of age. This is important, as early school readiness, particularly the domains of language and mathematics, is a key predictor of subsequent academic achievement.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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