Public health preventive measures and child health behaviours during COVID-19: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The primary objective was to determine the association between public health preventive measures and children's outdoor time, sleep duration, and screen time during COVID-19. METHODS: A cohort study using repeated measures of exposures and outcomes was conducted in healthy children (0 to 10 years) through The Applied Research Group for Kids (TARGet Kids!) COVID-19 Study of Children and Families in Toronto, Canada, between April 14 and July 15, 2020. Parents were asked to complete questionnaires about adherence to public health measures and children's health behaviours. The primary exposure was the average number of days that children practiced public health preventive measures per week. The three outcomes were children's outdoor time, total screen time, and sleep duration during COVID-19. Linear mixed-effects models were fitted using repeated measures of primary exposure and outcomes. RESULTS: This study included 554 observations from 265 children. The mean age of participants was 5.5 years, 47.5% were female and 71.6% had mothers of European ethnicity. Public health preventive measures were associated with shorter outdoor time (-17.2; 95% CI -22.07, -12.40; p < 0.001) and longer total screen time (11.3; 95% CI 3.88, 18.79; p = 0.003) during COVID-19. The association with outdoor time was stronger in younger children (<5 years), and the associations with total screen time were stronger in females and in older children (≥5 years). CONCLUSION: Public health preventive measures during COVID-19 were associated with a negative impact on the health behaviours of Canadian children living in a large metropolitan area.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».