MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392001985 · doi:10.3389/frcha.2024.1293404

Parental use of routines, setting limits, and child screen use during COVID-19: findings from a large Canadian cohort study

2024· article· en· W4392001985 sur OpenAlexafffundabout
Amanda Lien, Xuedi Li, Charles Keown‐Stoneman, Katherine Tombeau Cost, Leigh M. Vanderloo, Sarah Carsley, Jonathon L. Maguire, Catherine S. Birken

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Child and Adolescent Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensMcMaster UniversityPublic Health OntarioHospital for Sick ChildrenWestern UniversitySt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésScreen timeMedicinePandemicCohortDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cohort studyPediatricsLogistic regressionGuidelineMillennium Cohort Study (United States)DiseasePhysical activity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background An increase in child screen time has been observed throughout the COVID-19 pandemic. Home environment and parenting practices have been associated with child screen time. The purpose of this study was to examine associations between parental use of routines, limit setting, and child screen time during the (COVID-19) pandemic to inform harm-reducing strategies to limit the potential harms ensued by excessive screen use. Methods A cohort study was conducted in 700 healthy children (3,628 observations) aged 0–11 years though the TARGet Kids! COVID-19 Study of Children and Families in Toronto, Canada from May 2020-May 2021. The independent variables assessed were parent-reported use of routines and setting limits. Outcomes were parent-reported child daily screen time in minutes and whether the Canadian 24-Hour screen time guideline was met, defined as 0 for <1 years, 60 or less for 1–5 years, and 120 or less for >5 years. Linear and logistic mixed-effects models were fitted using repeated measures of independent variables and outcomes with a priori stratification by developmental stages (<3, 3–4.99, ≥5 years). Results A total of 700 children with 3,628 observations were included in this study [mean age = 5.5 (SD = 2.7, max = 11.9) years, female = 47.6%]. Mean change in child screen time before vs. during the pandemic was +51.1 min/day and level of parental use of routines and setting limits remained stable. Lower use of routines was associated with higher child screen time (β = 4.0 min; 95% CI: 0.9, 7.1; p = 0.01) in ages ≥5 years and lower odds of meeting the screen time guideline in ages <3 years and ≥5 years (OR = 0.59; 95% CI: 0.38, 0.88; p = 0.01; OR = 0.76; 95% CI: 0.67, 0.87; p < 0.01). Lower use of limit setting was associated with higher child screen time and lower odds of meeting the screen time guideline in ages ≥5 years (β = 3.8 min; 95% CI: 0.69, 6.48; p < 0.01; OR = 0.86; 95% CI: 0.78, 0.94; p < 0.01). Conclusions Lower parental use of routines and limits during the COVID-19 pandemic were associated with higher screen time and lower odds of meeting the screen time guideline among school-age children. Results may help inform strategies to promote healthy screen use in this age group.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Child and Adolescent PsychiatryMême sujetChild Development and Digital TechnologyTravaux en français237 207