Effectiveness of Interventions Aimed at Reducing Screen Time in Children
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the impact of interventions focused on reducing screen time. DATA SOURCES: Medline, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, PsycINFO, ERIC, and CINAHL through April 21, 2011. STUDY SELECTION: Included studies were randomized controlled trials of children aged 18 years or younger with interventions that focused on reducing screen time. INTERVENTION: Efforts to reduce screen time. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcome was body mass index (BMI); the secondary outcome was screen time (hours per week). RESULTS: A total of 1120 citations were screened, and 13 studies were included in the systematic review. Study samples ranged in age (3.9-11.7 years) and size (21-1295 participants). Interventions ranged in length (1-24 months) and recruitment location (5 in schools, 2 in medical clinics, 1 in a community center, and 5 from the community). For the primary outcome, the meta-analysis included 6 studies, and the difference in mean change in BMI in the intervention group compared with the control group was -0.10 (95% confidence interval [CI], -0.28 to 0.09) (P = .32). The secondary outcome included 9 studies, and the difference in mean change from baseline in the intervention group compared with the control group was -0.90 h/wk (95% CI, -3.47 to 1.66 h/wk) (P = .49). A subgroup analysis of preschool children showed a difference in mean change in screen time of -3.72 h/wk (95% CI, -7.23 to -0.20 h/wk) (P = .04). CONCLUSIONS: Our systematic review and meta-analysis did not demonstrate evidence of effectiveness of interventions aimed at reducing screen time in children for reducing BMI and screen time. However, interventions in the preschool age group hold promise.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle