Screen time is associated with dietary intake in overweight Canadian children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the relationship between screen time and dietary intake among children, and to examine this association in relation to body weight. METHODS: A cross-sectional analysis of 630 Canadian children aged 8-10 years with at least one obese biological parent. Measurements included body mass index (BMI), screen time (television, video game, computer), physical activity (accelerometer over 7 days), and diet (three 24-hour recalls for the calculation of the Canadian Healthy Eating Index (HEI-C)). Multivariate linear regression models were used to describe the relationship between screen time (≥ 2 h/d vs. < 2 h/d) and intake of nutrients and foods among healthy weight and overweight/obese children. RESULTS: The overall median [interquartile range] daily screen time was 2.2 [2.4] hours and 43% of children had a BMI of ≥ 85th percentile. Longer screen time above the recommendation (≥ 2 h/d) was associated with higher intake of energy (74 kcal, SE = 35), lower intake of fiber (- 0.6 g/1000 kcal, SE = 0.2) and vegetables & fruit (- 0.3 serving/1000 kcal, SE = 0.1) among all participants and with higher estimates in the overweight subgroup. An overall lower HEI-C (- 1.6, SE = 0.8) was also observed among children with screen time of ≥ 2 h/d. Among children of < 85th BMI percentile, longer screen time was associated with lower intake of vegetables & fruit (- 0.3 serving/1000 kcal, SE = 0.1) only. CONCLUSION: Screen time is associated with less desirable food choices, particularly in overweight children.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».