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Enregistrement W4214668011 · doi:10.3389/ijph.2022.1604217

Prevalence and Associated Factors of Excessive Recreational Screen Time Among Colombian Children and Adolescents

2022· article· en· W4214668011 sur OpenAlexafffund
Silvia A. González, Olga L. Sarmiento, Alberto Flórez-Pregonero, Peter T. Katzmarzyk, Jean‐Philippe Chaput, Mark S. Tremblay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensOttawa Public HealthPublic Health OntarioChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesGovernment of OntarioUniversity of Ottawa
Mots-clésScreen timePublic healthEnvironmental healthRecreationMedicinePhysical activityPhysical therapyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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