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Enregistrement W4387458237 · doi:10.1016/j.lana.2023.100609

Prenatal sleep health and risk of offspring ADHD symptomatology and associated phenotypes: a prospective analysis of timing and sex differences in the ECHO cohort

2023· article· en· W4387458237 sur OpenAlexfundno aff
Claudia Lugo‐Candelas, Tse Hwei, Seonjoo Lee, Maristella Lucchini, Alice Smaniotto Aizza, Linda G. Kahn, Claudia Buß, Thomas G. O’Connor, Akhgar Ghassabian, Amy Padula, Judy L. Aschner, Sean Deoni, Amy Margolis, Glorisa Canino, Catherine Monk, Jonathan Posner, Cristiane S. Duarte

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDuke Clinical Research InstituteBeckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois, Urbana-ChampaignNational Institute of Environmental Health SciencesNYU Grossman School of MedicineJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthUniversity of California, San FranciscoUniversity of PittsburghMedical Center, University of PittsburghNational Institutes of HealthOffice of Behavioral and Social Sciences ResearchNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionYork UniversityRhode Island HospitalUniversity of Illinois SystemUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignJohns Hopkins UniversityNational Institute of Mental HealthNorthwestern UniversityBrain and Behavior Research Foundation
Mots-clésOffspringProspective cohort studyCohortMedicineCohort studyPhenotypePolygenic risk scorePsychiatryPsychologyClinical psychologyPregnancyInternal medicineGeneticsBiologyGenotypeGeneSingle-nucleotide polymorphism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep difficulties are common in pregnancy, yet poor prenatal sleep may be related to negative long-term outcomes for the offspring, including risk for attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Existing studies are few and have not examined timing of exposure effects or offspring sex moderation. We thus aimed to test the hypotheses that poor sleep health in pregnancy is associated with increased risk for ADHD symptoms and offspring sleep problems at approximately 4 years of age. Participants were 794 mother-child dyads enrolled in the NIH Environmental Influences on Child Health Outcomes Study (ECHO). Participants self-reported on sleep duration, quality, and disturbances during pregnancy and on children's ADHD symptoms and sleep problems on the Child Behaviour Checklist. Pregnant participants were 32.30 ± 5.50 years and children were 46% female. 44 percent of pregnant participants identified as Hispanic or Latine; 49% identified as White. Second-trimester sleep duration was associated with offspring ADHD symptoms (b = −0.35 [95% CI = −0.57, −0.13], p = 0.026), such that shorter duration was associated with greater symptomatology. Poorer sleep quality in the second trimester was also associated with increased ADHD symptomatology (b = 0.66 [95% CI = 0.18, 1.14], p = 0.037). Greater sleep disturbances in the first trimester were associated with offspring ADHD (b = 1.03 [95% CI = 0.32, 1.03], p = 0.037) and in the second trimester with sleep problems (b = 1.53 [95% CI = 0.42, 2.92], p = 0.026). We did not document substantial offspring sex moderation. Poor prenatal sleep health, particularly quality and duration in the second trimester, may be associated with offspring risk of neurodevelopmental disorders and sleep problems in early childhood. Further research is needed to understand mechanisms, yet our study suggests that prenatal maternal sleep may be a modifiable target for interventions aimed at optimizing early neurodevelopment. NIH grants U2COD023375, U24OD023382, U24OD023319, UH3OD023320, UH3OD023305, UH3OD023349, UH3OD023313, UH3OD023272, UH3OD023328, UH3OD023290, K08MH117452 and NARSAD Young Investigator Award 28545.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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