婴儿时期的睡眠，抑制控制和幼儿的工作记忆:来自FinnBrain队列研究的发现

背景

在学龄儿童中，睡眠困难与执行功能受损有关。然而，对于婴幼儿时期的睡眠与EF之间的关系，我们所知甚少。这项研究的目的是调查父母在6个月和12个月时报告的睡眠模式是否与他们在30个月时的抑制控制(IC)和工作记忆(WM)表现相关。

方法

这项研究包括父母在6个月或12个月时填写睡眠问卷的儿童，以及在30个月时参与发育评估的儿童(30个月时的初始可用样本;N= 472)。最后的样本包括(a) 359名6个月的IC任务和睡眠问卷，322名12个月的学步婴儿;(b) 364名6个月的WM任务和睡眠问卷，327名12个月的学步婴儿。在6个月和12个月时，使用婴儿睡眠简短问卷评估夜间、白天和总睡眠时间、夜间醒来频率、夜间清醒时间和白天睡眠比例。在30个月时，使用修改版的零食延迟任务测量IC，在30个月时使用旋转锅任务测量WM。进一步，根据百分位截断值(即<10、10 - 90和> 90百分位)将儿童分为三组(即“睡眠不良者”、“中等睡眠者”和“睡眠良好者”)，以全面了解儿童早期睡眠与EF之间关联的方向和性质。

结果

我们的研究结果显示，12个月时白天睡眠的比例与30个月时IC之间呈倒u型关联，表明白天睡眠的平均比例与IC表现较好的纵向相关。此外，12个月时夜间清醒时间与30个月时WM之间存在线性关系，夜间清醒时间越多，WM越差。

结论

我们的研究结果支持了幼儿早期睡眠中断与后期EF发展相关的假设，并表明12个月时的各种睡眠困难明显影响幼儿的WM和IC，可能以非线性方式。

生命最初几年的特点是大脑快速生长和发育(Choe et al。2013；Knickmeyer等人。2008)．这些过程被认为与睡眠的发展有关，睡眠是幼儿大脑的主要活动之一(达尔1996)．睡眠组织的快速发展发生在生命的前6个月，随后发生的较小的变化(de Weerd和van den Bossche)2003；亨德森等人。2011)．

充足的睡眠对于维持最佳的认知和情绪功能至关重要，尤其是在儿童时期(Astill et al。2012；Mindell等人。2011)．其中，执行功能(EFs)对童年睡眠问题的影响特别敏感(Turnbull等。2013年轻人的神经影像学证据表明，睡眠不足对额叶的影响大于对大脑其他区域的影响(Cajochen et al。2001；Finelli等人。2000；托马斯等人。2000)．睡眠困难(例如，睡眠不足或夜间频繁醒来)与学龄儿童EF任务表现较差有关(Astill等。2012；Sadeh等人。2002)．更具体地说，客观的睡眠测量，如较低的基于活动记录仪的睡眠效率和较长的睡眠延迟，与学龄儿童在所有负载水平下工作记忆(WM)任务中的较差表现相关，而较短的基于活动记录仪的睡眠持续时间仅与在最高负载水平下工作记忆(WM)任务中的较低表现相关(Steenari等)。2003)．在学龄儿童中，父母报告的睡眠问题严重程度增加与语言WM分数降低之间也有类似的联系(Cho等人。2015)．此外，在儿童早期阶段也有类似的发现。例如，在学龄早期(5-7岁)和学龄前(3-4岁)，母亲报告的睡眠不足与儿童中期较差的母亲和教师报告的神经行为过程范围有关，包括EF的一般测量(Taveras等)。2017)．最后，在学龄前儿童中，基于活动记录仪的夜间睡眠时间短与3-5岁儿童在计算机化的去/不去测试中出现更多的冲动错误有关，这表明抑制控制能力差(IC;Lam等人。2011)．

尽管有证据支持幼儿时期EF的基础(即，与EF相关的网络成熟，许多EF技能在生命的最初几年出现;钻石2006；Grossmann2013)，研究婴儿和/或学步儿童睡眠和EF结果之间关系的研究是有限的，这种关系的大多数证据来自对学龄前儿童和学龄儿童的研究。据我们所知，只有四项(大多是小型)研究纵向考察了儿童早期睡眠质量与EF域之间的关系。这四项研究可以总结如下:Bernier et al. (2010)发现，父母报告的12个月和18个月的夜间睡眠比例更大，与26个月时更好的IC表现相关。2013)发现4岁的孩子也有同样的情况。Sadeh等(2015)发现，12个月大的婴儿基于活动记录仪的睡眠质量较低，预示着学龄前儿童执行注意力控制较差。最后，Makela等人。2019)发现，8个月时父母报告的夜间信号觉醒频率高的婴儿在24个月时在计算机化EF任务中表现较差(但在IC或WM任务中没有)。

以往对幼儿进行的研究数量较少，这些研究使用的样本量较小，在幼儿睡眠质量及其快速发展中观察到的较大变异性，以及缺乏有关幼儿多种形式睡眠障碍的研究，这些都强调了进一步调查早期睡眠的重要性。此外，以前的大多数研究都报道了睡眠紊乱的影响，但很少有研究考察了相反的极端(即“良好睡眠”的特征)和/或睡眠分布的中间水平。最近的研究表明，学龄儿童在两个极端的睡眠时间(Chaput et al。2016)和幼儿(科切夫斯卡等。2017)与负面的健康相关结果相关，而平均睡眠时间水平与更好的结果相关，这表明存在倒u型模式，而不是线性关联。因此，进一步的研究应该同时考虑良好和中等水平的睡眠质量，以确定它们与EF的差异程度。研究这三种早期睡眠质量类别(即不良、中等和良好)对婴幼儿EF的影响，可以让我们对婴儿睡眠的不同维度在幼儿EF发展中所起的作用有一个全新的理解。

为了弥补以往文献中的空白，本研究的目的是调查在大样本幼儿中，父母报告的6个月和12个月婴儿的睡眠质量和/或持续时间是否与30个月时的EF(更具体地说是IC和WM表现)相关。基于现有的婴儿文献(Bernier et al。2010)，我们假设，在生命的第一年白天睡眠的比例较高，与30个月时IC表现较低有关。其次，我们假设较短的夜间睡眠与IC和WM任务中较低的表现相关，因为先前报道了学龄儿童较短的夜间睡眠时间与较差的IC和WM之间的横断面关联(Cho等人)。2015；Lam等人。2011)．第三，我们假设夜间醒来次数较多与IC表现较低有关，因为学龄儿童夜间醒来频率较高与行为抑制困难有关(Sadeh et al.)。2002)．最后，除了可能存在睡眠问题的儿童(即“睡眠不好的儿童”)，我们还分别考虑了相反极端的情况(即“睡眠良好的儿童”)以及介于两个极端之间的儿童(即“睡眠中等的儿童”)。为此，我们根据<10、10 - 90和> 90百分位数，为三个睡眠组创建了截断线，分别定义为短、中、长，这与国家睡眠基金会建议的睡眠时长标准相似(Hirshkowitz et al.，2015)．此外，第90和第10百分位被认为是筛查临床重要病例的有用界限(Paavonen等。2020)．据我们所知，婴儿的“良好睡眠”和幼儿的“中间睡眠”与EF表现的相关性尚未被研究。

参与者

这些数据是更大的芬兰大脑出生队列研究的一部分(www.finnbrain.fi；Karlsson等人。2018)，包括连续在芬兰图尔库大学医院接受免费超声波检查的妊娠第12周的妇女;他们的孩子;孩子的父亲/母亲的伴侣(N= 3808个母亲和N= 2623名父亲)。本研究中的子样本包括在30个月大时参与发育评估的儿童，以及父母在6个月或12个月时报告孩子睡眠的儿童。共有472名儿童在30个月大时参加了图尔库大学研究地点的芬兰大脑儿童发展和父母功能实验室的发育评估(Karlsson et al。2018)．两名研究人员(即临床心理学家和/或高级心理学学生)进行了1.5小时的访问。在所有参与EF任务评估的儿童中，IC任务中的47名(9.96%)儿童和WM任务中的42名(8.90%)儿童由于相关测量的可靠性问题(例如，管理员错误或儿童过于不安或无法集中注意力)而被排除在外。此外，在剩下的425/430(90.04/91.10%)样本中，只有那些母亲在6个月和/或12个月时报告睡眠的儿童被纳入最终分析，导致以下样本:(a) IC任务中，359名婴儿在6个月时进行睡眠问卷调查，322名婴儿在12个月时进行睡眠问卷调查;(b) 30个月时WM任务，364例6个月时睡眠问卷，327例12个月时睡眠问卷。其中，336名儿童在两个时间点和两个EF任务中都有完整的睡眠测量信息。我们包括了研究抽样程序的流程图(图。1)．

措施

关键变量

睡眠问卷调查

父母对婴儿6个月和12个月时睡眠和睡眠问题的看法通过婴儿睡眠简短问卷进行评估，该问卷由母亲填写(Sadeh2004)．调查问卷包括13个项目，用来衡量父母对孩子前一周睡眠状况的看法。简要婴儿睡眠问卷已经验证了活动记录仪和睡眠日记，并证明了高测试重测可靠性(Sadeh2004)．根据以往文献，感兴趣的变量为(a)夜间睡眠时间，(b)白天睡眠时间，(c)每晚夜间醒来的频率，(d)夜间醒来的时间。这些项目都是开放式的。此外，为了本研究的目的，还创建了两个额外的睡眠变量:(e)每24小时总睡眠时间(夜间睡眠时间+白天睡眠时间)和(f)白天睡眠比例(白天睡眠/每24小时总睡眠时间× 100)。最后，将所有睡眠变量分为三组，在6个月和12个月时，截断值分别设置为<10、10 - 90和> 90百分位。

执行功能(IC和WM)

在30个月时，使用两个EF任务:改进的零食延迟(Kochanska et al。2000)测量IC和旋转锅(Hughes和Ensor2005)来测量WM。

在零食延迟任务中，孩子们坐在桌子旁，要求他们把手放在一张画有手的垫子上。零食(m&m巧克力豆。或者葡萄干(根据家长的选择)放在一个杯子下，当实验者按铃时，每个孩子都被告知他或她可以吃零食。进行了6次延迟从10秒到60秒不等的试验。在实验过程中，实验者拿起铃铛时没有按一两次，在规定的延迟后才真正按铃。每个试验的分数范围从0到4 (0 =孩子在铃声响起前吃了零食， 1 =孩子在铃声响起后，但在钟声敲响前吃零食， 2 =孩子在铃铛升起前触摸杯子或铃铛， 3 =当铃铛升起后，孩子触摸杯子或铃铛， 4 =孩子在铃响后等待)．此外，根据孩子们在测试过程中是否能够把手放在垫子上，他们最多可以额外获得2分。任务中的最高分数是36分，分数越高表明IC越好(Spinrad et al。2007)．

在旋转罐子的任务中，六个不同的贴纸被隐藏在八个视觉上不同的盒子下面，这些盒子被放在一个旋转的托盘上。在每次试验中，孩子们被允许选择一个盒子并搜索贴纸。每次试验结束后，托盘被一条不透明的围巾覆盖，并旋转180°。当孩子们找到了所有隐藏的贴纸，或者达到了旋转16次的最大值时，任务就会终止。最终得分为尝试次数减去未成功尝试找到贴纸的次数，最高得分为16分，得分越高代表WM表现越好。

其他措施

30个月时的认知功能

intergrow -21神经发育评估(INTER-NDA)是一项针对22至30个月大的儿童的认知、语言、行为以及精细和大肌肉运动技能的新颖、全面的评估，旨在高、中、低收入环境以及跨人群和语言的管理(Villar et al.)。2019)．它的37个项目在大约15分钟内使用神经心理学技术的组合(Fernandes et al。2014)．孩子们的表现采用了5分制，分数越高，除消极行为和整体行为外，所有领域的表现都越好。INTER-NDA已根据贝利婴儿发展量表(第3版;默里等人。2018)，并被证明具有良好的重测信度(k = 0.79, 95% CI: 0.48-0.96)和评分者间信度(k = 0.70, 95% CI: 0.47-0.88;Fernandes等人。2014)．在本研究中，我们使用INTER-NDA平均认知得分进行分析，因为它与EF的关系比运动和语言领域更密切。此外，睡眠和认知密切相关(Deak和Stickgold，2010)．

社会人口的措施

此外，由于以下背景变量对睡眠和EF的影响，我们收集了以下背景变量的信息:(a)儿童变量:30个月时的年龄(以天为单位)，性别(1 =女孩;2 =男孩)，胎龄(周)，出生体重(公斤);(b)产妇变量:怀孕期间受教育程度(1 =中等及以下教育程度，2 =高等职业教育程度，3 =大学学历)，产妇出生年龄(以年为单位)，怀孕期间胎次(1 =先孕vs 2 =其他)。这些数据大多来自国家卫生和福利研究所(www.thl.fi；年龄、性别、胎龄、出生体重和母亲年龄，这些都是婴儿出生时的数据)，或通过母亲的自我报告(作为一组更大问卷的一部分，在怀孕第14周评估教育水平和胎次)。

统计分析

采用SPSS Statistics V25.0进行统计学分析。进行描述性统计以获得相关变量的平均值、标准差、频率和百分比。两项EF任务的总分呈负向倾斜。因此，我们使用对数变换将这些分数归一化。在此之后，转换后的分数呈现正态分布，所有偏度值都在−0.5和0.5之间，表明分布近似对称。首先，在我们的关键变量(睡眠和EF测量)与其他感兴趣的变量(INTER-NDA认知评分、儿童性别、30个月访问时的年龄和出生体重、胎龄、胎次、母亲的教育程度和婴儿出生年龄)之间进行Pearson相关性(针对连续变量)和方差分析(ANOVA)检验(针对分类和二分类变量)。我们这样做是为了定义后续分析中使用的潜在协变量。其次，为了检验睡眠与IC(零食延迟)和WM(旋转花盆)的关系，睡眠变量(夜间睡眠时间、白天睡眠时间、每24小时总睡眠时间、白天睡眠比例、每晚夜间醒来次数和夜间醒来时间)被分为三组，在6个月和12个月时，截止点设置为<10、10 - 90和> 90百分位。

为了比较这些组的EF，我们使用了方差分析检验。第一个模型是一个未调整的模型。在最终调整的模型中，首先根据理论选择，然后与两种结果显著相关的协变量(胎龄、母亲受教育程度、30月龄、孩子性别、30月龄INTER-NDA平均认知评分)被纳入。分别对6个月和12个月的睡眠进行了分析，因为6个月到12个月的睡眠模式明显不同，因此它们的具体影响可能会有所不同。采用Tukey诚实显著性差异(HSD)事后检验评价组间的显著性平均差异。选择这种测试是因为它比其他更严格的方法保守性更低，如Bonferroni事后测试，后者往往会提供假阴性结果(Kim2015)．为了避免这种情况，我们选择了Tukey HSD进行这项研究。

社会人口学、认知和睡眠变量

社会人口学、认知和睡眠变量见表1．各时间点(6个月和12个月)睡眠组的频率分布见表2．EF的潜在协变量与睡眠变量之间的相关性见表3.．

6、12个月时睡眠，30个月时IC

在第一个方差分析中，我们没有发现6个月和12个月的睡眠与30个月时IC之间的显著相关性，尽管6个月和12个月时白天睡眠的比例几乎是IC的显著预测因素:F(2,317) = 2.614，p= 0.075， Ƞ²= 0.016;而且F(2,280) = 3.003，p= 0.051， Ƞ²= 0.021。然而，当我们在调整后的模型中控制认知水平和其他潜在的混杂因素(即胎龄、母亲受教育程度、30月龄和孩子的性别)时，12月龄白天睡眠的比例达到统计学意义，F(7, 271) = 3.012，p= 0.039， η²= 0.022。更具体地说，事后测试显示，白天睡眠比例较小(第10百分位)的12个月大的婴儿在30个月时的IC功能比白天睡眠比例平均的婴儿在12个月时的IC功能更差(第10 - 90百分位;p= 0.048;见表4IC内的所有统计值)。

6个月和12个月时睡眠，30个月时WM

在第一个不包括协变量的方差分析中，我们发现根据6个月的夜间睡眠时间，WM有显著差异，F(2,347) = 3.626，p= 0.028， η²= 0.020。事后测试显示，夜间睡眠时间较长的婴儿(第90百分位)比夜间睡眠时间较短的婴儿(≤第10百分位;p= 0.015)，也优于夜间睡眠时间正常范围的婴儿(第10 - 90百分位;p= 0.036)。然而，当我们控制协变量时，这种关联并不仍然显著(表5)．

此外，12个月时夜间清醒时间与WM表现相关，F(2, 282) = 5.002，p= 0.007， η²= 0.034。事后测试显示，夜间长时间清醒的12个月婴儿(≥90百分位)在WM任务中的表现比夜间睡眠的12个月婴儿(≤10百分位;p= 0.002)，也比那些在夜间平均清醒时间的婴儿更糟糕(第10 - 90百分位;p= 0.011)。在调整后的模型(表4B)，我们发现在控制协变量时，这种关联仍然显著，F(7, 271) = 4.731，p= 0.014， η²= 0.031。分组差异在事后测试中也保持相似;也就是说，清醒时间较少(≤第10百分位)的婴儿在WM任务中的表现优于清醒时间较多(≥90百分位)的婴儿:p= 0.005;平均清醒时间(10 - 90百分位)的婴儿:p= 0.028。

图中显示了30个月时WM和IC的估计边际均值，以及6个月和12个月时各睡眠组的估计边际均值。2a和b (IC)和图。3.a和b (WM)。

对非转化结果也进行了方差分析，有趣的是，也观察到了类似的结果。因此，为了本研究的目的，我们只报告转换后的结果。

在这项纵向出生队列研究中，我们发现(a) 12个月时白天睡眠的比例与30个月时IC呈倒u型关系，(b) 12个月时夜间清醒时间与30个月时WM呈线性关系。通过纵向研究婴儿睡眠结果范围内婴儿睡眠和幼儿EF之间的关联(即，不仅在有睡眠问题的婴儿中，而且在那些可能被标记为“良好睡眠者”和“中等睡眠者”的婴儿中)，这些发现扩展了目前对婴儿睡眠和幼儿EF之间关系的理解，并提供了新的证据来支持儿童早期睡眠和幼儿EF之间的剂量依赖曲线关系。

与我们的第一个假设和之前对婴儿的纵向研究一致(Bernier et al。2010)，我们发现12个月时白天睡眠的比例与30个月时的IC相关。虽然我们发现白天睡眠比例与IC之间的倒u型关系是新颖的，但之前对幼儿的横断面研究(Kocevska et al。2017)、儿童(Chaput et al.;2016)和成人(Leng et al.;2015的研究表明，两种极端的睡眠时间都与负面的健康相关结果有关。这一发现也与神经内分泌文献的证据一致，该文献报道了两个儿童的皮质醇水平和认知能力之间的倒u型关联(Jager et al。2014)和成人(Schilling et al。2013)．综上所述，这些发现和我们的研究结果表明，与线性关联相比，非线性关联模式可能更准确地描述了儿童早期复杂生物过程之间的关系。此外，白天的睡眠时间似乎主要是由成熟度决定的(即年龄;Paavonen等人。2020；Weissbluth1995)，大部分婴儿白天平均睡眠时间为2小时。有趣的是，最近的一项纵向研究报告称，3至8个月大的婴儿白天睡眠时间不适当与夜间睡眠质量较差有关(Paavonen et al。2019)．因此，白天平均睡眠量的婴儿很可能代表了其他发展领域(如认知或自我调节)发育阶段的正常范围。

我们没有发现证据支持我们的第二个假设，即较短的夜间睡眠与IC和WM任务中较低的表现有关。在两项针对学龄儿童的横断面研究中报告了这种关联(Cho et al。2015；Lam等人。2011)．我们未能证实这些先前的发现，这可以解释为这样一个事实:在睡眠受到稳态压力强烈驱动的婴儿中，严重的睡眠剥夺可能相当罕见(Jenni和LeBourgeois)2006)．最后，我们应该考虑到一些研究支持这样的观点，即儿童早期的EF可能最好由单一因素来描述，而不是由不同的方面来描述(Espy et al。2011；Shing等人。2010；Wiebe等人。2008)，因为EF在婴儿期经历了快速发展，EF的子域在这些早期阶段是高度相关的(Diamond2013)．

我们的第三个假设得到了部分证实，因为尽管我们没有发现30个月时夜间醒来次数与IC之间的显著相关性，但我们确实发现12个月时夜间清醒时间与30个月时WM表现呈线性纵向相关。这表明夜间醒来在婴儿的发育过程中通常是正常的，而长时间的夜间清醒更可能表明儿童早期睡眠质量的异常。在出生后的第一年，夜间醒来次数趋于稳定，幼儿(0 - 2个月)每晚0 - 3.4次，12-24个月每晚0 - 2.5次(Galland et al.)。2012)．因此，夜间醒着的时间可能比夜间醒着的次数更能反映睡眠紊乱，因此夜间醒着的时间可能对一些EFs(如WM)的发展更有害。睡眠碎片化(即夜间醒来的频率和夜间清醒的时间)对EF缺陷发展的影响仍需进一步研究。据我们所知，我们的研究是第一个报告该年龄组父母报告的夜间清醒时间与EF之间关系的研究。

最后，值得注意的是，夜间醒来次数与EF之间缺乏相关性可能与本研究中使用父母报告的睡眠测量有关。例如，尽管婴儿可能会在夜间短暂醒来，但他们中的许多人能够自己重新入睡，因此非常短暂的醒来不一定会被父母注意到(Minde et al.)。1993)．因此，使用更客观的睡眠测量方法，如活动记录仪，可能有助于测量夜间醒来的确切频率。此外，与发育后期相比，婴儿时期夜间觉醒更频繁、更规范，因此，夜间觉醒可能对较大儿童的IC表现有不同的影响。

有趣的是，我们关于婴儿出生后第一年的睡眠和30个月时EF(即IC和WM)的发现仅在12个月时测量睡眠时观察到，而6个月时的睡眠和30个月时EF之间没有关联。一种可能的解释是，睡眠质量的高个体间差异，主要出现在生命的前6个月，可能与暂时损害婴儿睡眠的环境因素有关(Ednick等。2009)．因此，6个月的睡眠对幼儿后期发育的影响可能不那么明显。然而，我们小组使用不同样本的最新发现表明，父母在3个月、8个月和18个月时报告的睡眠时间短与5岁时的注意力困难纵向相关(Huhdanpaa et al。2019)．然而，在先前的研究和我们目前的研究中使用的认知测量是不同的(即，分别是父母报告的认知测量和行为认知测量)，因此结果不能直接比较。

总的来说，我们的研究结果支持以下假设:儿童早期的睡眠中断与后期的EF有纵向关联，12个月大婴儿的不同睡眠模式影响30个月大时EF的不同方面(即IC和WM)。考虑到EF及其相关的神经回路在2到5岁之间经历了快速发展(Best和Miller2010睡眠在大脑功能恢复中起着至关重要的作用(Medic et al。2017)，发育早期睡眠中断可能会对EF的发育产生负面的纵向影响。我们的研究结果表明，与6个月的睡眠相比，12个月的睡眠质量的变化更明显地影响EF的变化。在12个月大时，从幼儿WM和IC的角度来看，最相关的睡眠质量模式是与获得昼夜节律(即白天睡眠和夜间清醒时间的比例)相关的测量。

我们研究的主要优势在于大样本量和纵向设计，捕捉了幼儿早期睡眠障碍对IC和WM的长期影响。此外，我们测量了6个月和12个月时的睡眠，这使我们能够检查睡眠在生命早期阶段的影响。此外，这项研究是基于人群的，我们能够解释各种混杂变量，包括母亲因素和30个月时儿童的认知发展。这项研究的另一个主要优势是使用三个不同的睡眠组(“睡眠良好者”、“中等睡眠者”和“睡眠不良者”)来研究睡眠和EF之间的非线性关联。

我们的研究有一些局限性。首先，睡眠测量仅使用父母报告，我们没有使用活动记录仪等客观测量方法。尽管父母的报告和客观报告在某些情况下可能不一致(Molfese et al。2015)，睡眠报告仍然被认为是评估幼儿睡眠的有效方法。此外，使用父母报告可以收集更大的样本。其次，我们的样本由相对健康的母亲和婴儿组成;因此，对于临床人群，应谨慎地推广结果。第三，本研究没有对30个月时的当前睡眠进行调整，这可能导致结果不太准确。

我们研究的主要发现表明，12个月时白天睡眠比例与30个月时IC呈倒u型关系，而12个月时夜间清醒时间与30个月时WM呈线性关系。然而，在6个月时的睡眠和30个月时的EF测量之间没有发现显著的相关性，这反映了在生命早期阶段睡眠发展的高度个体间差异。根据我们的研究结果，12个月时不同的睡眠困难似乎会影响30个月时EF的不同方面(即IC和WM)，并且这些关联遵循不同的模式。进一步的研究应包括测量夜间清醒时间和夜间觉醒频率，以更好地了解碎片化睡眠可能对晚年WM发展的影响。最后，在未来EF发展的研究中，不应假设只有较长的白天睡眠比例对IC有不利影响，而应考虑两个极端和中间水平的白天睡眠比例。如果幼儿的EF方面，如IC和WM，在婴儿期早期通过治疗特定的睡眠困难得到改善，这将与儿童认知功能的改善高度相关。

由于芬兰关于医学研究中个人数据保护的联邦立法，原始研究数据不能在网上提供，但数据可以通过材料转让协议共享。请求和合作倡议可以直接向芬兰大脑出生队列研究委员会提出。请联络Hasse Karlsson (hasse.karlsson@utu.fi)或Linnea Karlsson (linnea.karlsson@utu.fi)．

方差分析:

方差分析。

英孚:

执行功能。

集成电路:

抑制控制。

INTER-NDA:

intergrowth -21神经发育评估。

WM:

工作记忆。

不适用。

这项工作得到了芬兰科学院(资助号134950,253270,308589,308588和315035)，芬兰国家临床研究基金，Signe和Ane Gyllenberg基金会，Yrjö Jahnsson基金会，Alexander von Humboldt基金会和Emil Aaltonen基金会的支持。

作者及隶属关系

1. 公共卫生和福利司，平等股，心理健康小组，芬兰卫生和福利研究所，芬兰赫尔辛基

   伊莎贝尔Morales-Muñoz & E.茱莉亚·帕沃宁

2. 英国伯明翰大学心理学院心理健康研究所

   伊莎贝尔Morales-Munoz

3. 芬兰脑出生队列研究，图尔库脑与心智中心，图尔库大学，图尔库，芬兰

   Saara Nolvi, Eeva Eskola, Riikka Korja, Hasse Karlsson和Linnea Karlsson

4. 医学心理学系，Charité - Universitätsmedizin柏林，德国柏林

   Saara Nolvi

5. 芬兰图尔库|大学图尔库高级研究所心理学和言语病理学系

   Saara Nolvi

6. 坦佩雷大学社会科学学院心理学，坦佩雷，芬兰

   Tiina麦克拉

7. 图尔库大学心理学系，图尔库，芬兰

   Riikka Korja

8. 牛津大学纳菲尔德妇女与生殖健康系，英国牛津

   米歇尔·费尔南德斯

9. 英国南安普顿大学儿科医学院

   米歇尔·费尔南德斯

10. 图尔库大学医院和图尔库大学精神科，图尔库，芬兰

    Hasse Karlsson & Linnea Karlsson

11. 人口健康研究中心，图尔库大学和图尔库大学医院，图尔库，芬兰

    Hasse Karlsson & Linnea Karlsson

12. 儿童精神病学研究中心，赫尔辛基大学和赫尔辛基大学医院，芬兰赫尔辛基

    茱莉亚·帕沃宁

贡献

IMM概念化、分析并撰写原稿。SN进行行为测试，并协助数据分析。TM协助数据分析。EE进行行为测试。RR和MF对研究进行了概念化。香港为这项研究提出概念，并提供资助。EJP为这项研究提供了概念、监督和资金。LK概念化、监督并为研究提供资金。所有作者阅读、审阅、编辑并批准最终手稿。

相应的作者

对应到伊莎贝尔Morales-Munoz．

伦理批准并同意参与

父母分别代表自己和孩子签署了书面知情同意书。这项研究得到了芬兰西南医院区伦理委员会的批准(编号57/180/2011)。

发表同意书

不适用。

相互竞争的利益

作者宣称他们之间没有利益冲突。

出版商的注意

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