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Enregistrement W2762911687 · doi:10.1093/pch/19.6.e35-34

35: Availability and Use of Electronic Media is Associated with Shorter Sleep Duration and Poorer Sleep Quality in School-Aged Children

2014· article· en· W2762911687 sur OpenAlexaff
Soukaina Paquin, Jamie Cassoff, John Irving, Emily Lane, Regina Yung, Reut Gruber

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActigraphySleep (system call)BedroomSleep onsetMedicineSleep onset latencyDuration (music)Electronic mediaPsychologyAudiologyPhysical therapyInsomniaMultimediaPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep is essential for healthy development. However, school-aged children are not getting the recommended number of hours of sleep each night. Research suggests that electronic media use is associated with shorter sleep duration and poorer sleep quality in pediatric populations. Few studies have examined this connection in school-aged children and none have employed objective measurements of sleep. The aim of the current study is to examine the association between electronic media use and sleep timing and quality in school age children using objective sleep measures. Participants included 48 school-aged children (mean [± SD] age 8.5±1.6 years). Sleep was assessed objectively using actigraphy, a wrist-watch used to examine sleep-wake patterns by assessing movement. Variables of interest included sleep duration, sleep latency, and sleep continuity. Electronic media use was assessed via parental reports of media availability and the Children's Leisure Activities Study Survey. Electronic media variables included screen time exposure (ie, time spent watching TV/videos, playing videogames, and using the computer), and availability of electronic media (ie, TV, DVD and MP3 players, computer, radio, video game console, and cell phone) in the bedroom. More screen time was associated with significantly shorter sleep duration sleep, poor sleep efficiency, and increased sleep fragmentation (r=−0.40, P<0.01; r=−0.34, P<0.05; r=0.45, P<0.01, respectively). More time spent playing video games was associated with shorter sleep duration, poor sleep continuity (r=−0.54, P<0.01; r=−0.29, P<0.05; r=0.46, P<0.01, respectively). 12% of children had a computer in their bedroom, which was found to be strongly associated with longer sleep latency, later sleep onset, and later sleep end time (r=0.50, P<0.01; r=0.49, P<0.01; r=0.42, P<0.01, respectively). This study shows that there are significant associations between use and availability of electronic media and poorer sleep as measured by actigraphy in school-aged children. These findings support previous research utilizing subjective measures of sleep in adolescents and help shed light on the potential factors at play in the context of sleep deprivation in younger age groups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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