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Enregistrement W4392575159 · doi:10.1093/sleepadvances/zpae013

Longitudinal study of childhood sleep trajectories and adolescent mental health problems

2024· article· en· W4392575159 sur OpenAlexaffabout
Évelyne Touchette, Gabrielle Fréchette‐Boilard, Dominique Petit, Marie‐Claude Geoffroy, Marie‐Hélène Pennestri, Sylvana M. Côté, Richard E. Tremblay, Amélie Petitclerc, Michel Boivin, Jacques Montplaisir

Notice bibliographique

RevueSLEEP Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à Trois-RivièresResearch Unit on Children's Psychosocial MaladjustmentCanadian Sleep & Circadian NetworkUniversité LavalUniversité de MontréalHôpital Rivière-des-PrairiesHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongitudinal studyPsychologySleep patternsAnxietyMental healthSleep (system call)Depression (economics)NormativePsychiatryWakefulnessDevelopmental psychologyPediatricsClinical psychologyMedicineElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Study Objective To investigate whether childhood sleep trajectories are associated with mental health symptoms such as social phobia, generalized anxiety, depression, attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), conduct problems, and opposition at age 15. Methods A total of 2120 children took part in the Quebec Longitudinal Study of Child Development. Childhood sleep trajectories were computed from maternal reports at 2.5, 3.5, 4, 6, 8, 10, and/or 12 years. At age 15, 1446 adolescents filled out mental health and sleep questions. A path analysis model was assessed in the full sample. Results Four childhood nocturnal sleep duration trajectories were identified: (1) a short pattern (7.5%), (2) a short-increasing pattern (5.8%), (3) a 10 hours pattern (50.7%), and (4) an 11 hours pattern (36.0%). Three childhood sleep latency trajectories were found: (1) a short pattern (31.7%), (2) an intermediate pattern (59.9%), and (3) a long pattern (8.4%). Finally, two childhood wakefulness after sleep-onset trajectories were found: (1) a normative pattern (73.0%) and (2) a long pattern (27.0%). The path analysis model indicated that children following a long childhood sleep latency trajectory were more likely to experience symptoms of depression (β = 0.06, 95% CI: 0.01 to 0.12), ADHD (β = 0.07, 95% CI: 0.02 to 0.13), conduct problems (β = 0.05, 95% CI: 0.00 to 0.10) and opposition (β = 0.08, 95% CI: 0.02 to 0.13) at age 15. Conclusions This longitudinal study revealed that children presenting a long sleep latency throughout childhood are at greater risk of symptoms of depression, ADHD, conduct problems, and opposition in adolescence.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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