Contemporary screen time usage among children 9–10‐years‐old is associated with higher body mass index percentile at 1‐year follow‐up: A prospective cohort study
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: There is a paucity of prospective research exploring the relationship among contemporary screen time modalities (e.g., video streaming, video chatting, texting and social networking) and body mass index (BMI) percentile. The objective of this study was to determine the prospective associations between screen time behaviours in a large and demographically diverse population-based cohort of 9-10-year-old children and BMI percentile at 1-year follow-up. METHODS: We analyzed prospective cohort data from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study (N = 11 066). Multiple linear regression analyses were conducted to estimate associations between baseline screen time behaviours (exposure) and BMI percentile at 1-year follow-up, adjusting for race/ethnicity, sex, household income, parent education, depression, binge-eating disorder and baseline BMI percentile. RESULTS: Each additional hour of total screen time per day was prospectively associated with a 0.22 higher BMI percentile at 1-year follow-up (95% CI 0.10-0.34) after adjusting for covariates. When examining specific screen time behaviours, each additional hour of texting (B = 0.92, 95% CI 0.29-1.55), video chat (B = 0.72, 95% CI 0.09-1.36) and video games (B = 0.42, 95% CI 0.06-0.78) was significantly prospectively associated with higher BMI percentile. CONCLUSIONS: Screen time is prospectively associated with a higher BMI percentile 1 year later among children 9-10 years old.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 découle