Association Between Physical Activity, Screen Time and Sleep, and School Readiness in Canadian Children Aged 4 to 6 Years
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».