Screen Time from Adolescence to Adulthood and Cardiometabolic Disease: a Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have analyzed the relationship between screen time and cardiometabolic disease risk factors among adolescents, but few have examined the longitudinal effects of screen time on cardiometabolic health into adulthood using nationally representative data. OBJECTIVE: To determine prospective associations between screen time and later cardiometabolic disease over a 24-year period using a nationally representative adolescent cohort. DESIGN: Longitudinal prospective cohort data from the National Longitudinal Study of Adolescent to Adult Health (Add Health) collected from 1994 to 2018. PARTICIPANTS: Adolescents aged 11-18 years old at baseline (1994-1995) followed for 24 years. MAIN MEASURES: Predictors: screen time (five repeated measures of self-reported television and video watching from adolescence to adulthood). OUTCOMES: Five repeated measures of body mass index (BMI); two repeated measures of waist circumference, hypertension, hyperlipidemia, and diabetes collected at 15- and 24-year follow-up exams. KEY RESULTS: through follow-up. By 24-year follow-up, 43.4% of participants had obesity, 8.4% had diabetes, 31.8% had hypertension, and 14.9% had hyperlipidemia. In mixed-effects generalized linear models, each additional hour of screen time per day was associated with 0.06 (95% CI 0.04-0.09) within-person increase in BMI. Each additional hour of screen time per day was associated with higher within-person odds of high waist circumference (AOR 1.17, 95% CI 1.09-1.26), obesity (AOR 1.09, 95% CI 1.03-1.15), and diabetes (AOR 1.17, 95% CI 1.07-1.28). Screen time was not significantly associated with hypertension or hyperlipidemia. CONCLUSIONS: In this prospective cohort study, higher screen time in adolescence was associated with higher odds of select indicators of cardiometabolic disease in adulthood.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».