Associations between the use of social networking sites and unhealthy eating behaviours and excess body weight in adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Unhealthy eating behaviour and excess body weight have been related to sedentary behaviour, particularly screen time, in adolescents; however, little is known about their associations with the use of social networking sites (SNS). We investigated the associations between time spent using SNS and unhealthy eating behaviours (including breakfast skipping, consumption of sugar-sweetened beverages (SSB) and energy drinks) and body weight in adolescents. Data on 9858 students (mean age: 15·2 (SD 1·9) years) in grades 7 through 12 were derived from the 2013 cycle of the Ontario Student Drug Use and Health Survey--a cross-sectional school-based survey of middle and high school students. The majority (81·5%) of students reported daily use of SNS and an additional 10·7% reported using them on an irregular basis. Multivariate logistic regression analyses revealed that the use of SNS was associated with increased odds of skipping breakfast (P trend<0·01) and consuming SSB (P trend<0·01) and energy drinks (P trend<0·01) in a dose-response manner with adjustments for age, sex, ethnicity, socio-economic status, tobacco, alcohol and cannabis use as well as BMI. However, there was no evidence of a significant association between use of SNS and BMI before or after adjusting for all the covariates and unhealthy eating behaviours. In conclusion, our results suggest associations between the use of SNS and unhealthy eating behaviours among youth. Given the popularity of SNS, more efforts are needed to better understand the impact of social networks on eating behaviours and risk of excess weight.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».