Children’s screen use and school readiness at 4-6 years: prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>Background</strong></p> <p>The primary aim of this study was to determine if screen use in early childhood is associated with overall vulnerability in school readiness at ages 4 to 6 years, as measured by the Early Development Instrument (EDI). Secondary aims were to: (1) determine if screen use was associated with individual EDI domains scores, and (2) examine the association between screen use and EDI domains scores among a subgroup of high screen users.</p> <p><strong>Methods</strong></p> <p>This prospective cohort study was carried out using data from young children participating in a large primary care practice-based research network in Canada. Logistic regression analyses were run to investigate the association between screen use and overall vulnerability in school readiness. Separate linear regression models examined the relationships between children’s daily screen use and each separate continuous EDI domain.</p> <p><strong>Results</strong></p> <p>A total of 876 Canadian participants participated in this study. Adjusted logistic regression revealed an association between increased screen use and increased vulnerability in school readiness (<em>p</em> = 0.05). Results from adjusted linear regression demonstrated an association between higher screen use and reduced language and cognitive development domain scores (<em>p</em> = 0.004). Among high screen users, adjusted linear regression models revealed associations between increased screen use and reduced language and cognitive development (<em>p</em> = 0.004) and communication skills and general knowledge domain scores (<em>p</em> = 0.042).</p> <p><strong>Conclusions</strong></p> <p>Screen use in early childhood is associated with increased vulnerability in developmental readiness for school, with increased risk for poorer language and cognitive development in kindergarten, especially among high users.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».