Delayed bedtime due to screen time in schoolchildren: Importance of area deprivation
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep duration is an important predictor of obesity and health. This study evaluated the association between late bedtime and screen time, and the role of geographical deprivation in English schoolchildren. METHODS: We collected bedtime and waking time, screen time, sociodemographic data and measured body mass index in a cross-section of 1332 11-15-year-old schoolchildren (45.7% female) participating in the East of England healthy heart study. Logistic regression was used to determine the likelihood of late bedtime in schoolchildren with different screen time and from a different geographic location. Mean differences were assessed either on ANOVA or t-test. RESULTS: Approximately 42% of boys went to bed late at night compared with 37% of girls. When compared to those with <2 h of daily screen time, schoolchildren with 2-4 h of screen time were more likely [odds ratio (OR) = 1.50, 95% confidence interval (CI): 1.07-2.09] to go to bed late at night while those with >4 h of daily screen time were most likely to go to sleep late at night (OR, 1.97; 95%CI: 1.34-2.89). Late bedtime was associated with deprivation in schoolchildren. CONCLUSIONS: High screen time and deprivation may explain lateness in bedtime in English schoolchildren. This explanation may vary according to area deprivation and geographic location. Family-centered interventions and parental support are important to reduce screen time, late bedtime and increase sleep duration.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 découle