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Enregistrement W4200339142 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.40875

Screen Use and Mental Health Symptoms in Canadian Children and Youth During the COVID-19 Pandemic

2021· article· en· W4200339142 sur OpenAlexafffundabout
Xuedi Li, Leigh M. Vanderloo, Charles Keown‐Stoneman, Katherine Tombeau Cost, Alice Charach, Jonathon L. Maguire, Suneeta Monga, Jennifer Crosbie, Christie L. Burton, Evdokia Anagnostou, Stelios Georgiades, Rob Nicolson, Elizabeth Kelley, Muhammad Ayub, Daphne J. Korczak, Catherine S. Birken

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensQueen's UniversityMcMaster UniversityHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalPublic Health OntarioHospital for Sick ChildrenSt. Michael's HospitalWestern UniversityUniversity of TorontoSickKids FoundationInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthOntario Brain Institute
Mots-clésScreen timeIrritabilityMental healthAnxietyPsychological interventionDepression (economics)Video gameLongitudinal studyPsychologyClinical psychologyMedicinePsychiatryMultimediaPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Longitudinal research on specific forms of electronic screen use and mental health symptoms in children and youth during COVID-19 is minimal. Understanding the association may help develop policies and interventions targeting specific screen activities to promote healthful screen use and mental health in children and youth. Objective: To determine whether specific forms of screen use (television [TV] or digital media, video games, electronic learning, and video-chatting time) were associated with symptoms of depression, anxiety, conduct problems, irritability, hyperactivity, and inattention in children and youth during COVID-19. Design, Setting, and Participants: A longitudinal cohort study with repeated measures of exposures and outcomes was conducted in children and youth aged 2 to 18 years in Ontario, Canada, between May 2020 and April 2021 across 4 cohorts of children or youth: 2 community cohorts and 2 clinically referred cohorts. Parents were asked to complete repeated questionnaires about their children's health behaviors and mental health symptoms during COVID-19. Main Outcomes and Measures: The exposure variables were children's daily TV or digital media time, video game time, electronic-learning time, and video-chatting time. The mental health outcomes were parent-reported symptoms of child depression, anxiety, conduct problems and irritability, and hyperactivity/inattention using validated standardized tools. Results: This study included 2026 children with 6648 observations. In younger children (mean [SD] age, 5.9 [2.5] years; 275 male participants [51.7%]), higher TV or digital media time was associated with higher levels of conduct problems (age 2-4 years: β, 0.22 [95% CI, 0.10-0.35]; P < .001; age ≥4 years: β, 0.07 [95% CI, 0.02-0.11]; P = .007) and hyperactivity/inattention (β, 0.07 [95% CI, 0.006-0.14]; P = .04). In older children and youth (mean [SD] age, 11.3 [3.3] years; 844 male participants [56.5%]), higher levels of TV or digital media time were associated with higher levels of depression, anxiety, and inattention; higher levels of video game time were associated with higher levels of depression, irritability, inattention, and hyperactivity. Higher levels of electronic learning time were associated with higher levels of depression and anxiety. Conclusions and Relevance: In this cohort study, higher levels of screen use were associated poor mental health of children and youth during the COVID-19 pandemic. These findings suggest that policy intervention as well as evidence-informed social supports are needed to promote healthful screen use and mental health in children and youth during the pandemic and beyond.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations135
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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