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Enregistrement W4392552004 · doi:10.5114/polp.2024.135825

Association between smartphone addiction, physical activity, and overweight or obesity occurrence among Polish adolescents

2024· article· en· W4392552004 sur OpenAlexaboutno aff
Magdalena Rękas, Joanna Burzyńska

Notice bibliographique

RevuePediatria Polska · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOverweightObesityAssociation (psychology)AddictionPhysical activityEnvironmental healthGerontologyPsychiatryPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Smartphone addiction (SA) is a growing problem among adolescents, and it may have adverse health outcomes. The aim of this study was to analyse the risk of SA according to the level of physical activity (PA), and the occurrence of overweight and obesity in a population of 460 adolescents – students of secondary schools in Poland. Material and methods The physical activity of adolescents was assessed using a short version of the International physical activity questionnaire. Smartphone addiction, as the independent variable, was measured by the mobile phone addiction assessment questionnaire. Overweight and obesity were identified by body mass index (BMI). Waist-to-hip ratio and body height were also measured. Results 284 (61.7%) respondents were not addicted to the smartphone, 148 (32.2%) were at risk of addiction, and 28 (6.1%) were addicted. It was found that in all respondents (n = 460) SA was associated with PA – low overall PA was associated with a higher level of SA (rho = –0.279; p < 0.0001). Moreover, the index of overall SA increased with sitting time (β = 0.113) and decreased with the general PA growth (β = –0.190). It was also shown that the increase of SA in overweight/obese adolescents was influenced by the reduction of general PA (rho = –0.343; p < 0.05), intense PA (rho = –0.268; p < 0.05), and walking (rho = –0.280; p < 0.05). Smartphone addicts were also students with higher BMI (24.77 kg/m2; p < 0.0001) and higher BMI percentile (80.57; p < 0.0001). Conclusions Smartphone addiction is significantly associated with the PA of adolescents, and it is more common among those with an insufficient level of PA. Increased BMI is also an indicator of SA. Interventions for reducing SA should take into account both the context of PA and anthropometric indicators of schoolchildren.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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