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Enregistrement W4403373235 · doi:10.1177/08830738241285074

Sleep Characteristics of Children and Youth with Cerebral Palsy

2024· article· en· W4403373235 sur OpenAlexaff
Hangsel Sanguino, Laura Brunton, Elizabeth G. Condliffe, Daniel C. Kopala‐Sibley, Mélanie Noël, Sandra Mish, Carly A. McMorris

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Neurology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteWestern UniversityAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral palsyActigraphySleep (system call)InsomniaPopulationPhysical therapyPsychologyMedicinePsychiatryPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Children with cerebral palsy are considered to be a population at risk for the occurrence of sleep difficulties. However, existing literature has been limited by subjective measures of sleep and has failed to examine contributing factors. Methods: Forty-five youth with cerebral palsy participated. Both youth and caregivers completed sleep-related questionnaires, while youth completed daily actigraphy for objective sleep assessments. Results: Sleep patterns, including sleep duration, wake after sleep onset, and sleep efficiency, are generally aligned with existing sleep recommendations. However, the number of awakenings was significantly higher in youth with cerebral palsy compared to these recommendations. Most youth experienced poor sleep quality, and approximately a quarter experienced insomnia. Being a boy and having a preexisting mental health diagnosis was associated with poor sleep quality and greater insomnia symptoms. Conclusions: Most youth with cerebral palsy experience a range of sleep difficulties. This study provides new information on sleep patterns in youth with cerebral palsy, highlighting the importance of addressing sleep issues in this population to improve their well-being and ultimately limit the negative impacts on overall health and quality of life.

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)0,002
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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