Screen Time and Bone Status in Children and Adolescents: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Technological advances over the last 2 decades have led to an increase in the time spent by children and youth engaged in screen-based activities, and growing recognition of deleterious effects on health. In this systematic review of cohort and cross-sectional studies, we assess current data on the relationship between screen time and bone status in children and teenagers. Methods: We searched PUBMED and SCOPUS databases for studies of children and adolescents that assessed screen time and bone status, determined by measuring bone mineral content or density, bone stiffness index, bone speed of sound, bone broadband ultrasound attenuation, or frame index. Searches were limited to studies published between 1900 and 2020, and performed in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. The studies included were evaluated using the Newcastle-Ottawa quality assessment scale. Results: Ten cohort and cross-sectional studies including pediatric population were selected. The combined study population was 20,420 children/adolescents, of whom 18,444 participated in cross-sectional studies. Four studies assessed the effects of total screen time, seven the consequences of TV viewing time, and six the effects of recreational computer use on bone health. Our findings indicate an inverse association between total and weekly screen time and bone health in children and adolescents. In 57% of the studies included also a negative correlation between television viewing time and bone status was observed, while recreational computer time did not have a significant impact on bone health. According to the only four studies that included dietetic factors, no relevant differences were found between calcium intake and screen time or bone broadband ultrasound attenuation and bone speed of sound. Conclusions: Review of the literature of the past three decades provides strong support for comprehensive education of screen time on bone status. The findings of this systematic review support a negative association between screen time and bone status in children and adolescents, with a different impact when considering the different technological devices. As peak bone mass in adolescents is the strongest predictor of osteoporosis risk, strategies aimed at improving bone health should incorporate conscious use of digital technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».