Longitudinal Associations Between Sleep Habits, Screen Time and Overweight, Obesity in Preschool Children
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Decreased sleep duration and increased screen time as early as preschool age may contribute to overweight and obesity. The effects of bedtime together with nocturnal sleep duration remain unclear with a paucity of data evaluating these associations longitudinally. We aim to evaluate the independent and joint effects of sleep duration, sleep bedtime, and screen time at 3 years of age on BMI status, particularly overweight and obesity by age 5 years. Methods: Data from 2185 participants of the CHILD Cohort Study were analyzed longitudinally using generalized estimating equations (GEE). Models included changes in overweight/obesity status from 3 to 5 years of age as outcome, and nocturnal sleep duration, bedtime, and daily screen time at 3 years of age as explanatory variables. The joint effects of nocturnal sleep time and excess screen time, late bedtime on overweight/obesity were subsequently analyzed. Results: The median nocturnal sleep time at 3 and 5 years of age was 11.0 hours/night [IQR 10.5, 11.5]. A total of 14.5% children went to bed after 9PM at 3 years and 7.2% at 5 years. Median screen time was 1.0 hr/day [IQR 1.0, 2.0] at both ages. Longitudinal analyses showed that sleeping less than 10.5 hours at age 3 years was associated with 46% greater odds of overweight/obesity by age 5 years (OR 1.46, 95% CI 1.07, 2.00). The risk was higher when coupled with late bedtime after 9pm (OR 1.60, 95% CI 1.12, 2.31). Children with both short nocturnal sleep duration and excess screen time (>1hr/day) had twice the associated risk of overweight/obesity by age 5 years (OR 1.96, 95% CI 1.34, 2.88). Conclusion: Nocturnal sleep duration and screen time are modifiable risk factors in young children, which may have important implications for obesity prevention as early as infancy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».