Using wearable and mobile technology to measure and promote healthy sleep behaviors in adolescents: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this scoping review is to map the evidence related to how consumer-targeted wearable and mobile technology is being used to measure and/or promote sleep among adolescents. INTRODUCTION: Sleep is a key component of physical and mental health and is required for healthy development in adolescence. Efforts to improve insufficient and poor-quality sleep among adolescents have resulted in limited and temporary enhancements in sleep habits. Since good sleep hygiene is established through the development of daily routines, wearable technology offers a potential solution by providing real-time feedback, allowing adolescents to monitor and manage their sleep habits. INCLUSION CRITERIA: Studies that focus on adolescents between 13 and 24 years who use mobile or wearable technology to measure and/or promote sleep health will be considered for inclusion. METHODS: Using a scoping methodology, the authors will conduct a review of studies on the use of commercially available, wearable technology or mobile devices designed to measure and/or improve sleep among adolescents. Literature searched will include published primary studies, reviews, and dissertations from database inception to present. Databases searched will include MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL, CENTRAL, SPORTDiscus, JBI Evidence Synthesis, Cochrane Database of Systematic Reviews, Scopus, and ProQuest Dissertations and Theses. The search will be conducted using identified keywords and indexed terms, and studies will be limited to the English language. Data extracted will include study population, methods, description of sleep technology reported, sleep outcomes, and strategies used to promote healthy sleep behaviors. Quality assessment of included studies will be conducted to facilitate data mapping and synthesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».