Meta-Analysis: Effect of Screen Time on Obesity in Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Background: A number of observational studies and rigorous experimental trials tested the effects of reducing children's screen media exposure on weight gain. Current evidence suggests that screen media exposure leads to obesity in children and adolescents through increased eating while viewing (exposure to high-calorie, lownutrient food and beverage marketing that influences children's preferences, purchase requests, consumption habits) and reduced sleep duration. This study was conducted to investigate the effect of screen time on obesity in children and adolescents. Subjects and Method: This was a systematic review and meta-analysis. The study was conducted in multiple databases including PubMed, Science Direct, Google Scholar, Springerlink, and complemented by cross-referencing to identify randomized control trial published from 2011 to 2021. The following search terms were used: obesity OR obese OR overweight AND "fast foods" OR snacks OR "fried foods" AND "social media" OR "screen time" OR television AND child OR adolescent. The inclusion criteria were full text, cross-sectional study, and reported adjusted odds ratio (aOR). The articles were filtered using PICO model, including: (1) Population= children and adolescents, (2) intervention= screen time 3 hours, (3) comparison= screen time <3 hours, and (4) outcome= obesity. The inclusion criteria were English full-text and reported mean and standard deviation. The systematic review was carried out according to the PRISMA flow diagram. Data analysis were performed using RevMan 5.3. Results: 11 eligible articles from Ethiopia, Italy, Tanzania, China, Canada, Saudi Arabia, Nepal, and Pakistan were included for meta analysis. This study showed that screen time 3 hours elevated the risk of obesity in children and adolescents 1.40 times than screen time <3 hours (aOR= 1.40; 95% CI= 1.21 to 1.62; p= 0.001). Conclusion: Screen time 3 hours elevates the risk of obesity in children and adolescents 1.40 times than screen time <3 hours.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».