Bedtime screen use behaviors and sleep outcomes: Findings from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine associations between bedtime screen time behaviors and sleep outcomes in a national study of early adolescents. METHODS: We analyzed cross-sectional data from 10,280 early adolescents aged 10-14 (48.8% female) in the Adolescent Brain Cognitive Development Study (Year 2, 2018-2020). Regression analyses examined the association between self-reported bedtime screen use and self- and caregiver-reported sleep measures, including sleep disturbance symptoms, controlling for sex, race/ethnicity, household income, parent education, depression, data collection period (pre- vs. during COVID-19 pandemic), and study site. RESULTS: Overall, 16% of adolescents had at least some trouble falling or staying asleep in the past 2 weeks and 28% had overall sleep disturbance, based on caregiver reports. Adolescents who had a television or an Internet-connected electronic device in the bedroom had a greater risk of having trouble falling or staying asleep (adjusted risk ratio 1.27, 95% CI 1.12-1.44) and overall sleep disturbance (adjusted risk ratio 1.15, 95% CI 1.06-1.25). Adolescents who left their phone ringer activated overnight had more trouble falling/staying asleep and greater overall sleep disturbance compared to those who turned off their cell phones at bedtime. Streaming movies, playing video games, listening to music, talking/texting on the phone, and using social media or chat rooms were all associated with trouble falling/staying asleep and sleep disturbance. CONCLUSIONS: Several bedtime screen use behaviors are associated with sleep disturbances in early adolescents. The study's findings can inform guidance for specific bedtime screen behaviors among early adolescents.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».