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Enregistrement W7045284713

Analysis of sleep and sleep hygiene in relation to the 2020 24-Hr Canadian Movement Guidelines among adults with intellectual and developmental disabilities: A Pilot Study

2023· dissertation· en· W7045284713 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep hygieneSleep (system call)SmartwatchDuration (music)ActigraphySleep debtPhysical activitySleep diary
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A variety of physiological and behavioural factors contribute to adults with Intellectual and Developmental Disabilities (IDD) being at high risk of problems with sleep duration and sleep quality. Sleep problems in this demographic may have been exacerbated by changes and restrictions in place due to the COVID-19 pandemic. Objective: The objective of this pilot study was to determine if collecting field data using smartwatch technology and sleep and physical activity diaries was feasible in this population. Utilizing these methodologies, the main goal was to monitor the sleep duration and sleep quality of adults with IDD and to compare those findings to the recommendations in the Canadian 24-Hour Movement Guidelines. Additionally, sleep hygiene behaviours and daily activities were recorded to further understand relationships between sleep and these variables. Methods: Participants (n = 15) were invited to wear a Polar Ignite smartwatch for a 9-day period and instructed how to complete a sleep and physical activity diary. Total sleep, actual sleep, sleep disturbances, and physical activity were recorded quantitatively using actigraphy. Behaviours were assessed using the sleep and physical activity diary. Results: Participants were able to consistently wear the smartwatch and report information in the sleep and physical activity diary. The majority of participants did not meet sleep duration guidelines based on their weekly average, with 9 out of 15 participants outside the guideline recommendations and only 1 participant meeting the guidelines every night. Participants regularly reported problems with their sleep and smartwatches recorded an average of 35:40 minutes (SD = 10:50) of sleep disturbances each night. Screen time before bed was the most common adverse sleep hygiene behaviour. Screen time was negatively, but not significantly correlated with total sleep (r = -0.34, p > 0.1) and actual sleep (r = -0.33, p > 0.1). Average moderate-vigorous physical activity (MVPA) was significantly correlated with sleep disturbances. This relationship was negative and moderately strong (r = -0.57, p < 0.05). Conclusions: This pilot study highlights that participants were able to provide seven days of sleep data and adhere to reporting their daily behaviours via a sleep and physical activity diary. Additionally, sleep duration and quality were not adequate in most participants. It is also likely that before-bed screentime had an adverse effect on sleep duration. Physical activity, on the other hand, had a positive effect on reducing sleep disturbances. These results suggest fruitful lines of enquiry, and future research with larger samples of adults with IDD are recommended to understand these relationships further. Researchers should have an ultimate objective of optimizing sleep, which in turn, would improve the health status of adults with IDD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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