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Enregistrement W3189542417 · doi:10.1097/dbp.0000000000000986

Association Between Physical Activity, Screen Time and Sleep, and School Readiness in Canadian Children Aged 4 to 6 Years

2021· article· en· W3189542417 sur OpenAlexafffundabout
Leigh M. Vanderloo, Jessica Omand, Charles Keown‐Stoneman, Magdalena Janus, Mark S. Tremblay, Jonathon L. Maguire, Cornelia M. Borkhoff, Gerald Lebovic, Patricia C. Parkin, Muhammad Mamdani, Janis Randall Simpson, Eric Duku, Catherine S. Birken

Notice bibliographique

RevueJournal of Developmental & Behavioral Pediatrics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoAgricultural Research Institute of OntarioSickKids FoundationUniversity of GuelphPublic Health OntarioHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAssociation (psychology)Screen timePhysical activitySleep (system call)PsychologyDevelopmental psychologyMedicinePhysical therapyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: School readiness is strongly associated with a child's future school success and well-being. The primary objective of this study was to determine whether meeting 24-hour movement guidelines (national physical activity, sedentary behaviors, and sleep recommendations) was associated with school readiness measured with mean scores in each of the 5 developmental domains of the Early Development Instrument (EDI) in Canadian children aged 4 to 6 years. Secondary objectives include examining the following: (1) the association between meeting 24-hour movement guidelines and overall vulnerability in school readiness and (2) the association between meeting individual physical activity, screen use and sleep recommendations, and overall school readiness. METHODS: A prospective cohort study was performed using data from children (aged 4-6 years) who participated in a large-scale primary care practice-based research network. RESULTS: Of the 739 participants (aged 5.9 + 0.12 years) in this prospective cohort study, 18.2% met the 24-Hour Movement Guidelines. Linear regression models (adjusted for child/family demographic characteristics, number of siblings, immigration status, and annual household income) revealed no evidence of an association between meeting all 24-hour movement guidelines and any of the 5 domains of the EDI (p > 0.05). Adjusted linear regression models revealed evidence of an association between meeting screen use guidelines and the "language and cognitive development" (β = 0.16, p = 0.004) domain, and for the sleep guideline, there was a statistically significant association with the "physical health and well-being" (β = 0.23, p = 0.001), the "language and cognitive development" (β = 0.10, p = 0.003), and the "communication skills and general knowledge" (β = 0.18, p < 0.001) domain. CONCLUSION: Early lifestyle interventions targeting screen use and sleep may be beneficial for improving a child's readiness for school.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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