Measuring Microtemporal Processes Underlying Preschoolers’ Screen Use and Behavioral Health: Protocol for the Tots and Tech Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excessive screen time is associated with poor health and behavioral outcomes in children. However, research on screen time use has been hindered by methodological limitations, including retrospective reports of usual screen time and lack of momentary etiologic processes occurring within each day. OBJECTIVE: This study is designed to assess the feasibility and utility of a comprehensive multibehavior protocol to measure the digital media use and screen time context among a racially and economically diverse sample of preschoolers and their families. This paper describes the recruitment, data collection, and analytical protocols for the Tots and Tech study. METHODS: The Tots and Tech study is a longitudinal, observational study of 100 dyads: caregivers and their preschool-age children (aged 3-5 years). Both caregivers and children will wear an Axivity AX3 accelerometer (Axivity Ltd) for 30 days to assess their physical activity, sedentary behavior, and sleep. Caregivers will complete ecological momentary assessments (EMAs) for 1 week to measure child behavioral problems, caregiver stress, and child screen time. RESULTS: The Tots and Tech study was funded in March 2020. This study maintains rolling recruitment, with each dyad on their own assessment schedule, depending on the time of enrollment. Enrollment was scheduled to take place between September 2020 and May 2022. We aim to enroll 100 caregiver-child dyads. The Tots and Tech outcome paper is expected to be published in 2022. CONCLUSIONS: The Tots and Tech study attempts to overcome previous methodological limitations by using objective measures of screen time, physical activity, sedentary behavior, and sleep behaviors with contextual factors measured by EMA. The results will be used to evaluate the feasibility and utility of a comprehensive multibehavior protocol using objective measures of mobile screen time and accelerometry in conjunction with EMA among caregiver-child dyads. Future observational and intervention studies will be able to use this study protocol to better measure screen time and its context. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/36240.
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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 | 0,025 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,013 |
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 ».