Exploring Sleep Challenges and Interventions in Children with a Vision Impairment: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Sleep problems are highly prevalent among children with vision impairment and can negatively affect physical, emotional, and cognitive development. There is a need to identify and evaluate effective interventions in this population. This scoping review aimed to map the range of sleep challenges experienced by these children and to summarise the interventions evaluated to date. Methods: Systematic searches were performed in Embase, Medline, and Web of Science Core Collection. Screening was completed in Covidence, and data extraction and descriptive analysis were conducted using Microsoft Excel (version 2510) and IBM SPSS Statistics (version 30). Narrative synthesis was used to summarise findings. Results: Fifteen studies were included, over half of which were case reports. The vast majority (14/15) were conducted in high-income countries, leaving a significant evidence gap for low- and middle-income settings. Reported sleep challenges included delayed sleep onset, non-24-h sleep–wake disorder, early morning waking, and fragmented sleep. Interventions were predominantly pharmacological (11/15), with melatonin the most frequently evaluated. Across studies, melatonin demonstrated short-term effectiveness in improving sleep latency, duration, and parent-reported quality, though prescribing practices, dosages, and availability varied. Other pharmacological options, such as tasimelteon and vitamin B12, were rarely reported. Non-pharmacological strategies were evaluated in only a small number of studies and included behavioural interventions, structured routines, and activity-based therapies. These showed potential benefit but remain under-researched. Conclusions: Overall, the evidence base is small, heterogeneous, and methodologically limited. Further research is needed to develop and carefully test non-pharmacological approaches, and to compare them directly with pharmacological treatments, to provide families and clinicians with effective and sustainable options.
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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 | 0,000 |
| 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 ».