Association of screen time and cardiometabolic risk in school-aged children
Notice bibliographique
Résumé
Screen use has become a pervasive behaviour among children and has been linked to adverse health outcomes. The objective of this study was to examine the association between screen time and a comprehensive total cardiometabolic risk (CMR) score in school-aged children (7–12-years), as well as individual CMR factors. In this longitudinal study, screen time was measured over time (average duration of follow-up was 17.4 months) via parent-report. Anthropometric measurements, blood pressure, and biospecimens were collected over time and used to calculate CMR score [sum of age and sex standardized z-scores of systolic blood pressure (SBP), glucose, log-triglycerides, waist circumference (WC), and negative high-density lipoprotein cholesterol (HDL-c)/square-root of 5]. Generalized estimating equations (GEE) were used to examine the association between screen time and total CMR score as well as individual CMR factors. A total of 567 children with repeated measures were included. There was no evidence of an association between parent-reported child screen time and total CMR score (adjusted β = −0.01, 95% CI [−0.03, 0.005], 0.16). Screen time was inversely associated HDL-c (adjusted β = −0.008, 95% CI [−0.011, −0.005], p = 0.016), but there was no evidence that the other CMR components were associated with screen time. Among children 7–12 years, there was no evidence of an association between parent-reported child screen time and total CMR, but increased screen time was associated with slightly lower HDL-c. Research is needed to understand screen-related contextual factors which may be related to CMR factors.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».