Multimodal Neuroimaging Signature of Sleep Problems Predicts Preadolescent Mental Health Trajectories
Notice bibliographique
Résumé
Sleep-related problems (SRP) in childhood are common and clinically relevant yet their underlying neural mechanisms and links to future mental health outcomes remain poorly understood. Here, we investigated how distinct dimensions of SRP relate to multimodal brain structure and function in preadolescents, and whether these neural signatures predict trajectories of mental health difficulties. We employed multivariate mapping to investigate the relationship between structural and functional brain network patterns and various dimensions of SRP in the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) dataset. Moreover, we explored whether and how the identified multimodal brain signatures could predict the trajectory of internalizing and externalizing behavior difficulties over a two-year follow-up. Our multivariate analysis revealed two robust dimensions of SRP: a general sleep disturbance dimension and a hypersomnolence and parasomnia dimension. Each was associated with partially distinct patterns of brain morphology and functional connectivity, consistent with their differential alignment along the hierarchical organization of cortical neurodevelopment maps. However, both dimensions shared common disruptions in the somatosensory, attention, and default mode networks. We further observed that only these neural patterns associated with the general sleep disturbance dimension predict the longitudinal trajectories of internalizing/externalizing symptoms. Our findings enhance the understanding of the neurobiological mechanisms underlying dimensions of SRP in preadolescence and could inform brain-based intervention and treatment programs to improve sleep-related and mental health-related outcomes across development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».