Sleep in Infants with Down Syndrome or Familial Likelihood of Autism in the First Year of Life
Notice bibliographique
Résumé
Sleep problems have been associated with atypical development, but there is limited understanding of when sleep problems arise and how they differ across clinical populations. We aimed to evaluate sleep characteristics of infants with Down syndrome (DS), higher familial likelihood of autism (HL) and lower familial likelihood of autism (LL) at 6 and 12 months of age. Participants were from two longitudinal, multi-site, studies. Sleep was estimated by parent report on the Brief Infant Sleep Questionnaire at 6 months (59 DS, 173 HL, 54 LL); 12 months (58 DS, 129 HL, 30 LL); and in a longitudinal subset at both 6 and 12 months (100 HL; 23 LL; 33 DS). At 6-months, DS parents reported less concern about infant sleep and less night wakefulness than LL parents; HL parents reported longer sleep onset latency (SOL). At 12 months DS parents reported less night sleep and more night wakefulness; HL parents reported less night sleep, more night wakefulness and longer SOL compared to LL. Night wakefulness increased significantly in the DS and HL groups from 6 to 12 months of age. A higher proportion of DS and HL infants decreased Night Sleep and increased Night Wakefulness compared with the LL group. A higher proportion of DS infants increased SOL compared with the LL group. Sleep alterations are present in the first year of life and may differ in DS and HL infants. The mechanisms behind these sleep alterations may be an important early intervention target.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».