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Enregistrement W4410501044 · doi:10.1093/sleep/zsaf090.1065

1065 Uncovering Ethnic/Racial Disparities in Pediatric Sleep Quality: Insights from the San Diego Sleep Survey

2025· article· en· W4410501044 sur OpenAlexfundno aff
Megan Warner, Florence K.Y. Wu, Sarah Inkelis, Jeremy Landeo Gutierrez, Rakesh Bhattacharjee

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSleep (system call)Ethnic groupSleep qualityMedicineGerontologyPsychologyPsychiatryInsomniaSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Pediatric sleep questionnaires are essential tools for screening sleep disorders, especially where access to pediatric sleep specialists and laboratories is limited and often where underserved and minoritized populations receive care. Moreover, there is limited knowledge on the prevalence of sleep symptoms among representative race/ethnic pediatric groups in the U.S. To address this, we developed the San Diego Sleep Survey (SDSS) with the goal to assess a wide range of sleep symptoms within a clinical setting. This study aimed to identify potential differences in reported sleep symptoms between patient-reported ethnicities and racial groups. Methods Caregivers of patients referred to the Rady Children’s Hospital Sleep Center in San Diego, California, completed the SDSS via the Epic® Electronic Medical Record (EMR) system. The SDSS is a 51-item questionnaire utilizing a 4-point Likert scale (Never, Sometimes, Usually, Do Not Know) to provide detailed insights into sleep difficulties. Five domain scores are used to evaluate pediatric sleep issues: insomnia, sleep-disordered breathing (SDB), parasomnias, sleep hygiene, and daytime symptoms (DS), with lower scores indicating better sleep health. The survey is available in both English and Spanish, and demographics were extracted from the EMR. Results 1,362 patients completed the SDSS and PSQ from 2011 to 2021. The mean age was 8.174.62 years, and 554 (40.7%) were female. The cohort included 647 (47.5%) Hispanic, 558 (41.0%) Non-Hispanic White (NHW) patients, 85 (6.2%) Non-Hispanic Asian (NHA), and 72 (5.3%) Non-Hispanic Black (NHB). SDB scores were significantly lower among NHW children compared to Hispanic and NHB children (p < 0.01). In contrast, DS scores were significantly higher for NHW patients compared to Hispanic and NHB children. No differences in insomnia scores were observed across ethnic groups. Finally, sleep hygiene scores were significantly lower (p < 0.05) among NHW children compared to other groups. Conclusion The application of the SDSS in a large pediatric sleep clinic population revealed significant differences in reported sleep symptoms across children of various race/ethnicities. Although the sample included a smaller number of NHB children, the findings highlight substantial variations in symptom reporting by race/ethnicity, underscoring the impact of healthcare disparities on pediatric sleep health outcomes. Support (if any)

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,293 · 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.

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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