Longitudinal Associations Between Sleep Habits, Screen Time and Overweight, Obesity in Preschool Children
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle