Sono insuficiente na infância: impactos no desenvolvimento neurológico e comportamental
Bibliographic record
Abstract
Introdução: O sono insuficiente na infância pode influenciar negativamente o desenvolvimento da criança. Objetivo: Investigar o impacto da privação de sono no desenvolvimento infantil, analisando os efeitos sobre a cognição, o comportamento e a saúde mental, com foco em intervenções que possam promover hábitos de sono saudáveis. Métodos: Foi conduzida uma revisão sistemática utilizando a estratégia PICO, com busca em bases de dados como Biblioteca Virtual em Saúde (BVS), National Library of Medicine (PubMed) e Embase. Os critérios de inclusão consideraram estudos observacionais publicados entre 2019 e 2024. A qualidade metodológica dos estudos foi avaliada pela Newcastle Ottawa Scale. Resultados: Cinco estudos foram incluídos, revelando uma associação consistente entre sono insuficiente e impactos negativos no desenvolvimento infantil, incluindo maior risco de obesidade, dificuldades de aprendizado e aumento do estresse dos cuidadores. Os achados indicam que tanto a duração quanto a qualidade do sono desempenham um papel crucial no desenvolvimento infantil, com alguns estudos destacando a importância do horário do sono e outros enfatizando os efeitos comportamentais. Conclusão: A privação de sono na infância é um fator determinante para o desenvolvimento neurológico e comportamental. Apesar das limitações metodológicas dos estudos, como a predominância de desenhos observacionais, os resultados reforçam a necessidade de intervenções para melhorar a qualidade do sono infantil.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".