Sleep characteristics in children, adolescents, and adults with Specific Learning Disorders: a systematic review and a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Sleep is a fundamental psychophysiological process throughout lifespan, playing a crucial role in memory consolidation and learning. Sleep disturbances are highly prevalent among individuals with neurodevelopmental disorders; however, sleep characteristics and patterns in those with Specific Learning Disorders (SLDs) have been largely overlooked, and a comprehensive systematically synthesis lacks. This systematic review and meta-analysis (PROSPERO ID: CRD42021257350) aims to assess differences in sleep characteristics between individuals with SLDs and controls or individuals with neurodevelopmental disorders other than SLDs. Multiple search strategies identified a total of 13 independent studies, including case-control and cross-sectional designs, with a total sample of 695 children and adolescents and 55 adults with SLDs, and 7459 children and adolescents and 55 adults without SLDs. The risk of bias was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale for Assessing the Quality of Nonrandomized Studies in Meta-Analysis. Findings were synthesized narratively and through meta-analysis for both Objective and Subjective sleep outcomes. Meta-analyses of several Objective sleep macroarchitecture parameters showed no difference between groups. Conversely, children and adolescents with SLDs exhibited a significantly higher prevalence of sleep disturbances measured as Subjective outcomes compared to controls without SLDs. This study identifies gaps in literature and outlines priorities for future research. • No differences emerged in sleep macroarchitecture (e.g. Slow Wave and REM Sleep). • Sleep microarchitecture features differed between SLDs and control groups. • Individuals with SLDs present significantly more sleep disturbances than controls. • Both biological and environmental factors may underlie these alterations.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».