Changes in Pediatric Movement Behaviors During the COVID-19 Pandemic by Stages of Lockdown in Ontario, Canada: A Longitudinal Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children's movement behaviors have been affected by the COVID-19 pandemic; however, little is known regarding movement behavior patterns over time by government-issued lockdowns. Our primary objective was to evaluate how children's movement behaviors changed by stages of lockdown/reopening in Ontario, Canada, from 2020 to 2021. METHODS: A longitudinal cohort study with repeated measures of exposure and outcomes was conducted. The exposure variables were dates from before and during COVID-19 when child movement behavior questionnaires were completed. Lockdown/reopening dates were included as knot locations in the spline model. The outcomes were daily screen, physical activity, outdoor, and sleep time. RESULTS: A total of 589 children with 4805 observations were included (53.1% boys, 5.9 [2.6] y). On average, screen time increased during the first and second lockdowns and decreased during the second reopening. Physical activity and outdoor time increased during the first lockdown, decreased during the first reopening, and increased during the second reopening. Younger children (<5 y) had greater increases in screen time and lower increases in physical activity and outdoor time than older children (≥5 y). CONCLUSIONS: Policy makers should consider the impact of lockdowns on child movement behaviors, especially in younger children.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».