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Enregistrement W7106207973

Reduced Slow Wave Sleep Is Associated with Increased Risk of Short Stature in Children: A Cross-Sectional Study

2025· article· en· W7106207973 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaSleep medicineMental healthBeijingAlternative medicineHealth careQuarter (Canadian coin)Mental health care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zhaohua Chen,1,2,* Yuan Shi,1,2,* Fei Lei,1,2 Xujun Feng,1– 3 Lu Tan,1,2 Taomei Li,1,2 Junying Zhou,1,2 Yuanfeng Sun,1,2 Jiamin Liao,1,2 Yun Li,4– 6 Zhoulong Yu,7 Jian Jiao,1,2 Yanyan Wang,8 Larry D Sanford,9 Michael V Vitiello,10 Ye Zhang,1,2 Rong Ren,1,2 Xiangdong Tang1,2 1Sleep Medicine Center, Mental Health Center, Department of Respiratory and Critical Care Medicine, Department of Otolaryngology Head & Neck Surgery, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, People’s Republic of China; 2State Key Laboratory of Biotherapy, Sichuan University, Chengdu, People’s Republic of China; 3Department of Respiratory and Critical Care Medicine, The First Affiliated Hospital, Jiangxi Medical College, Nanchang University, Nanchang, People’s Republic of China; 4Department of Sleep Medicine, Mental Health Center of Shantou University, Shantou, People’s Republic of China; 5Sleep Medicine Center, Shantou University Medical College, Shantou, People’s Republic of China; 6Shantou University Medical College-Faculty of Medicine of University of Manitoba Joint Laboratory of Biological Psychiatry, Shantou, People’s Republic of China; 7National Institute on Drug Dependence and Beijing Key Laboratory of Drug Dependence, Peking University, Beijing, People’s Republic of China; 8Healthcare Innovation Research Laboratory, West China School of Nursing, National Clinical Research Center for Geriatrics, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, People’s Republic of China; 9Sleep Research Laboratory, Center for Integrative Neuroscience and Inflammatory Diseases, Biomedical and Translational Sciences, Eastern Virginia Medical School, Macon & Joan Brock Virginia Health Sciences at Old Dominion University, Norfolk, VA, USA; 10Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, University of Washington, Seattle, WA, USA*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Yuan Shi, Sleep Medicine Center, Mental Health Center, Department of Respiratory and Critical Care Medicine, Department of Otolaryngology Head & Neck Surgery, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, 610041, People’s Republic of China, Tel +86 18582450627, Email shiyuanff@foxmail.com Xiangdong Tang, Sleep Medicine Center, Mental Health Center, Department of Respiratory and Critical Care Medicine, Department of Otolaryngology Head & Neck Surgery, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, 610041, People’s Republic of China, Tel +86 18980602059, Email 2372564613@qq.comObjective: Although growth hormone was shown to be specifically released during slow wave sleep (SWS), no population-based evidence has demonstrated the association between sleep quality and childhood height. To address this gap, our study aims to investigate the relationship between SWS and height of children.Methods: We analyzed polysomnography data and z-scores for height in 2527 suspected obstructive sleep apnea (OSA) children (537 non-OSA children and 1990 OSA children) collected over the past 16 years. Different grades of z-scores for height and SWS were classified by the quartile method, and the lowest z-scores for height quartile defined short stature as the main outcome. Logistic regression models were used to assess the relationship between SWS and short stature.Results: 1990 OSA children and 537 non-OSA children were included in analyses. The mean value of z-score for height from high to low were 0.80, 0.34, 0.23 and − 0.19 in non-OSA children, and 0.47, 0.10, 0.14 and 0.05 in OSA children. Fully adjusted logistic regression models showed that, compared to the highest SWS quartile, the lowest quartile had 4.85-fold higher odds (95% CI, 2.4– 9.4) of short stature in non-OSA children and 2.15-fold higher odds (95% CI, 1.5– 3.0) in OSA children. Subgroup analyses demonstrated that in both non-OSA and OSA children, the reduction of SWS was significantly related to short stature in prepubertal children. Linear regression models confirmed positive correlations between SWS and z-score for height.Conclusion: Our findings emphasize the crucial role of adequate sleep quality in childhood growth and development, supporting the inclusion of sleep assessments and improvements in pediatric growth monitoring programs.Keywords: sleep, slow wave sleep, sleep quality, height, short stature, pediatric

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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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,414 · 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

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Publié2025
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