Television viewing and using screens while eating: Associations with dietary intake in children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Screen time has been associated with overweight and obesity, as well as with poorer dietary quality. However, the reasons explaining these associations are not well understood. The objectives of this cross-sectional study were [1] to determine the extent of overall TV viewing as well as using screens while eating (e.g., watching TV or using a tablet), [2] to compare food and nutrient consumption of on-versus off-screen eating occasions, and [3] to determine whether TV viewing and using screens while eating is associated with overall dietary intake. Participants were from the Food Environment Chilean Cohort (n = 938, 4-6 y) and the Growth and Obesity Cohort Study (n = 752, 12-14 y). Dietary data was collected via one 24-h food recall. For each eating occasion, activity performed during consumption (e.g., watching TV, playing sports) was reported. Weekly TV viewing time was collected via an additional survey instrument. Analyses included multivariable linear and logistic regression. Post-hoc pairwise comparisons examined differences in outcomes by tertiles. Our sample reported a median of 9-13.5 weekly hours of TV viewing and 87.5% reported consuming at least one meal or snack per day while using screens. The median kilocalories contributed by eating during screen use was 387 kcal/d in children and 848 kcal/day in adolescents, which represents 34.7% and 42.3% of daily energy intake, respectively. There were no consistent differences when comparing eating occasions consumed on-screen versus off-screen. Higher weekly TV viewing was associated with elements of a less healthy diet including more sweets and desserts in children, and more sugar sweetened beverages in adolescents. A large percentage of Chilean children and adolescents' daily energy is consumed while using screens. In depth, longitudinal work is needed to understand how screen time eating affects diet quality and nutritional status.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».