Geocultural differences in preschooler sleep profiles and family practices: an analysis of pooled data from 37 countries
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: To examine (1) multidimensional sleep profiles in preschoolers (3-6 years) across geocultural regions and (2) differences in sleep characteristics and family practices between Majority World regions (Pacific Islands, Sub-Saharan Africa, Eastern Europe, Northeast Asia, Southeast Asia, South Asia, the Middle East and North Africa, and Latin America) and the Minority World (the Western world). METHODS: Participants were 3507 preschoolers from 37 countries. Nighttime sleep characteristics and nap duration (accelerometer: n = 1950) and family practices (parental questionnaire) were measured. Mixed models were used to estimate the marginal means of sleep characteristics by region and examine the differences. RESULTS: Geocultural region explained up to 30% of variance in sleep characteristics. A pattern of short nighttime sleep duration, low sleep efficiency, and long nap duration was observed in Eastern Europe, Northeast Asia, and Southeast Asia. The second pattern, with later sleep midpoints and greater night-to-night sleep variability, was observed in South Asia, the Middle East and North Africa, and Latin America. Compared to the Minority World, less optimal sleep characteristics were observed in several Majority World regions, with medium-to-large effect sizes (∣d∣=0.48-2.35). Several Majority World regions reported more frequent parental smartphone use during bedtime routines (Northeast Asia, Southeast Asia: 0.77-0.99 units) and were more likely to have electronic devices in children's bedroom (Eastern Europe, Latin America, South Asia: OR = 5.97-16.57) and co-sleeping arrangement (Asia, Latin America: OR = 7.05-49.86), compared to the Minority World. CONCLUSIONS: Preschoolers' sleep profiles and related family practices vary across geocultural regions, which should be considered in sleep health promotion initiatives and policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».