Prevalence and Associated Factors of Excessive Recreational Screen Time Among Colombian Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Excessive recreational screen time (RST) is associated with detrimental effects for physical, psychological and cognitive development. This article aims to describe the prevalence of excessive RST among Colombian preschoolers, children and adolescents and explore its factors associated. Methods: We analyzed data from the National Survey of Nutrition 2015. The sample included 4,503 preschoolers, 5,333 school-aged children and 6,623 adolescents. Poisson regression models with robust variance were conducted to estimate prevalence ratios and determine associated factors of excessive RST. Results: Fifty percent of preschoolers, 61% of school-aged children and 73% of adolescents in Colombia had excessive RST. Positive associations were observed with the availability of TV in the child’s bedroom, the availability of video games at home, and eating while using screens. A negative association with rural area was observed for all age groups. Conclusion: The majority of Colombian children and adolescents have excessive RST. Younger preschoolers, older school-aged children, wealthiest children and those from urban areas should be targeted by interventions to decrease RST. These interventions should promote limiting the availability of electronic devices in children’s bedrooms and not eating in front of screens.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».