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Enregistrement W4391474551 · doi:10.1016/j.acap.2024.01.023

Associations of Contemporary Screen Time Modalities With Early Adolescent Nutrition

2024· article· en· W4391474551 sur OpenAlexaff
Jason M. Nagata, Shayna Weinstein, Ammal Bashir, Seohyeong Lee, Abubakr A A Al-Shoaibi, Iris Yuefan Shao, Kyle T. Ganson, Alexander Testa, Jinbo He, Andrea K. Garber

Notice bibliographique

RevueAcademic Pediatrics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthNational Institute of Mental HealthAmerican Heart AssociationNational Heart, Lung, and Blood InstituteDoris Duke Charitable Foundation
Mots-clésScreen timeMedicineDashModalitiesProspective cohort studyVideo gameCross-sectional studyDemographyGerontologyPsychologyPhysical therapyPhysical activityMultimediaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the associations between screen time across several contemporary screen modalities (eg, television, video games, text, video chat, social media) and adherence to the Mediterranean-DASH (dietary approaches to stop hypertension) intervention for neurodegenerative delay (MIND) diet in early adolescents. METHODS: We analyzed data from the Adolescent Brain Cognitive Development study of 9 to 12-year-old adolescents in the United States. Multiple linear regression analyses examined the relationship between self-reported screen time measures at baseline (year 0) and the 1-year follow-up (year 1) and caregiver-reported nutrition assessments at year 1, providing a prospective and cross-sectional analysis. Cross-sectional marginal predicted probabilities were calculated. RESULTS: In a sample of 8267 adolescents (49.0% female, 56.9% white), mean age 10 years, total screen time increased from 3.80 h/d at year 0 to 4.61 h/d at year 1. Change in total screen time from year 0 and year 1 was associated with lower nutrition scores at year 1. PROSPECTIVE: Screen time spent on television, video games, and videos at year 0 was associated with lower nutrition scores at year 1. Cross-sectional: Screen time spent on television, video games, videos, texting, and social media at year 1 was associated with lower MIND diet scores at year 1. CONCLUSIONS: Both traditional (television) and several contemporary modalities of screen time are associated, prospectively and cross-sectionally, with lower overall diet quality, measured by the MIND diet nutrition score, in early adolescents. Future studies should further explore the effect of rising digital platforms and media on overall adolescent nutrition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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