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Enregistrement W4385690979 · doi:10.1111/bdi.13376

Sleep patterns among preschool offspring of parents with and without psychopathology: Association with the development of psychopathology in childhood

2023· article· en· W4385690979 sur OpenAlexaff
Jessica C. Levenson, Heather M. Joseph, John Merranko, Danella Hafeman, Kelly Monk, Benjamin I. Goldstein, David Axelson, Dara Sakolsky, Rasim Somer Diler, Tina R. Goldstein, Boris Birmaher

Notice bibliographique

RevueBipolar Disorders · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychopathologyOffspringPsychologySleep (system call)BedtimeSleepwalkingLatent class modelClinical psychologySleep disorderPsychiatryDevelopmental psychologyInsomnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Disturbed sleep during early childhood predicts social-emotional problems. However, it is not known how various early childhood sleep phenotypes are associated with the development of childhood psychopathology, nor whether these relationships vary as a function of parental psychopathology. We identified sleep phenotypes among preschool youth; examined whether these phenotypes were associated with child and parent factors; and determined if early sleep phenotypes predicted later childhood psychopathology. METHODS: Using data from the Pittsburgh Bipolar Offspring study, parents with bipolar disorder (BD), non-BD psychopathology, and healthy controls reported about themselves and their offspring (n = 218) when their children were ages 2-5. Offspring and parents were interviewed directly approximately every 2 years from ages 6-18. Latent class analysis (LCA) identified latent sleep classes; we compared these classes on offspring demographics, parental sleep variables, and parental diagnoses. Kaplan-Meier survival models estimated hazard of developing any new-onset Axis-I disorders, as well as BD specifically, for each class. RESULTS: The optimal LCA solution featured four sleep classes, which we characterized as (1) good sleep, (2) wake after sleep onset problems, (3) bedtime problems (e.g., trouble falling asleep, resists going to bed), and (4) poor sleep generally. Good sleepers tended to have significantly less parental psychopathology than the other three classes. Risk of developing new-onset Axis-I disorders was highest among the poor sleep class and lowest among the good sleep class. CONCLUSIONS: Preschool sleep phenotypes are an important predictor of the development of psychopathology. Future work is needed to understand the biopsychosocial processes underlying these trajectories.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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