Is the time spent on smartphones associated with an increased risk of high blood pressure? A Review
Notice bibliographique
Résumé
Smartphone use is associated with poor sleep quality, rumination, anxiety, sedentarism, forward posture, and social isolation. In turn, these health outcomes had also been linked to either increased or decreased levels of blood pressure. We aimed to review the extant literature that studied the acute and chronic effects of smartphone use on blood pressure to determine whether a direct link has found either a positive or negative correlation between smartphone use and hypertension. We searched Medline, Embase, PsycINFO, CINAHL, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), OpenGrey.eu, and reference lists of included studies. We also used Google Scholar for article chasing. Because this is the first review that we are aware of, our search included any study design. We found five studies: four cross-sectional in adolescents (12-18 years) and a case-crossover study in university students (18-30 years). None of the studies reported the exposure as a protective factor for hypertension, two of them reported no difference between compared groups, and three reported higher levels of blood pressure associated with increased smartphone use. The pooled evidence is generally of low‐quality and not able to adequately answer the question as to what the effect of smartphone use in blood pressure is. Good‐quality trials addressing this question are needed.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».