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Enregistrement W4390078226 · doi:10.1017/s1355617723007464

75 Early Childhood Sleep Quantity, but not Parent-Reported Sleep Problems, Predict Impulse Control in Children at Age 8 years

2023· article· en· W4390078226 sur OpenAlexaff
Sarah E. Nigro, Dean W. Beebe, James Peugh, Kimberly Yolton, Aimin Chen, Bruce P. Lanphear

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)PsychologySleep deprivationMedicineClinical psychologyCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Conduct secondary analyses on longitudinal data to determine if caregiver-reported sleep quantity and sleep problems across early childhood (ages 2 - 5 years) predict their child’s attention and executive functioning at age 8 years. Participants and Methods: This study utilized data from the Health Outcomes and Measures of the Environment (HOME) Study. The HOME Study recruited pregnant women from 20032006 within a nine-county area surrounding Cincinnati, OH. Caregivers reported on their child’s sleep patterns when children were roughly 2, 2.5, 3, 4, and 5 years of age. Our analysis included 410 participants from the HOME Study where caregivers reported sleep measures on at least 1 occasion or their child completed an assessment of attention and executive functioning at age 8. At each time point, caregiver report on an adapted version of the Child Sleep Habits Questionnaire (CSHQ) was used to determine: (1) total sleep time (TST; “your child’s usual amount of sleep each day, combining nighttime sleep and naps”) and (2) overall sleep problems (23 items related to difficulties with sleep onset, sleep maintenance, and nocturnal events). Our outcome variables, collected at age 8, included caregiver-report forms and measures of attention and executive functioning. Caregiver report measures included normed scores on the Behavior Rating Inventory of Executive Function, from which we focused on the Behavior Regulation Index (BRIEF BRI) and Metacognition Index (BRIEF MI). Performance based measures included T-scores for Omission and Commission errors on the Conner’s Continuous Performance Test, Second Edition (CPT-2) and Standard Scores on the WISC-IV; Working Memory Index (WMI). We used longitudinal growth curve models of early childhood sleep patterns to predict attention and executive functioning at age 8. Predictive analyses were run with and without key covariates: annual household income, child sex and race. To account for general intellectual functioning, we also included covariates children’s WISC-IV Verbal Comprehension and Perceptual Reasoning Indexes. Results: Children in our sample were evenly divided by sex; 60% were White. Sleep problems did not show linear or quadratic change over time, so an intercept-only model was used. Sleep problems did not predict any of our outcome measures at age 8 in unadjusted or covariate-adjusted models. As expected, sleep duration was shorter as children matured, so predictive models examined both intercept and slope. Slope was negatively associated with CPT-2 Commissions (unadjusted p=.047; adjusted p=.013); children who showed the least decline in sleep over time had fewer impulsive errors at age 8. The sleep duration intercept was negatively associated with BRIEF BRI (unadjusted p=.002; adjusted p=.043); children who slept less across early childhood had worse parent-reported behavioral regulation at age 8. Neither sleep duration slope nor intercept significantly predicted any other outcomes at age 8 in unadjusted or covariate-adjusted analyses. Conclusions: Total sleep time across early childhood predicts behavior regulation difficulties in later childhood. Inadequate sleep during early childhood may be a marker for or contribute to poor development of a child’s self-regulatory skills.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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