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Enregistrement W4392571028 · doi:10.2196/43315

Evidence for Changes in Screen Use in the United States During Early Childhood Related to COVID-19 Pandemic Parent Stressors: Repeated Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4392571028 sur OpenAlexfundvenueno aff
Jill R. Glassman, Kathryn L. Humphreys, Adam Jauregui, Arnold Milstein, Lee Sanders

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchool of Medicine, Stanford UniversityCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésScreen timeStressorPsychological interventionPandemicPsychologySocioeconomic statusMedicineMental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Clinical psychologyPsychiatryPopulationEnvironmental healthPhysical activityDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic transformed the home lives of many families in the United States, especially those with young children. Understanding the relationship between child and parent screen time and family stressors exacerbated by the pandemic may help inform interventions that aim to support early child development. OBJECTIVE: We aim to assess the changing relationship between family screen time and factors related to pandemic-induced remote work and childcare or school closures. METHODS: In the spring of 2021 we administered a survey, similar to one administered in the spring of 2019, to a national sample of parents of young children (aged 6 to 60 months). Using iterative sampling with propensity scores, we recruited participants whose sociodemographic characteristics matched the 2019 survey. Participants were aged >18 years, proficient in English or Spanish, and residing in the United States. The main outcomes were changes in child screen time (eg, mobile phone, tablet, computer, and television) and parenting technoference, defined as perceived screen-related interference with parent-child interactions. Additional survey items reported pandemic-related job loss, and changes to work hours, work location, caregiving responsibilities, day care or school access, and family health and socioeconomic status. RESULTS: We enrolled 280 parents, from diverse backgrounds. Parents reported pandemic-related changes in child screen time (mean increase of 1.1, SD 0.9 hours), and greater parenting technoference (3.0 to 3.4 devices interfering per day; P=.01). Increased child screen time and parenting technoference were highest for parents experiencing job loss (mean change in child screen time 1.46, SD 1.03; mean parenting technoference score 3.89, SD 2.05), second highest for working parents who did not lose their job (mean change in child screen time 1.02, SD 0.83; mean parenting technoference score 3.37, SD 1.94), and lowest for nonworking parents (mean change in child screen time 0.68, SD 0.66; mean parenting technoference score 2.66, SD 1.70), with differences significant at P<.01. School closure and job loss were most associated with increased child screen time during the pandemic after controlling for other stressors and sociodemographic characteristics (d=0.52, P<.001; d=0.31, P=.01). Increased child screen time and school closure were most associated with increased parenting technoference (d=0.78, P<.001; d=0.30, P=.01). CONCLUSIONS: Work and school changes due to the COVID-19 pandemic were associated with increased technology interference in the lives of young children. This study adds to our understanding of the interaction between technology use at home and social factors that are necessary to support early childhood health and development. It also supports possible enhanced recommendations for primary care providers and childcare educators to guide parents in establishing home-based "screen time rules" not only for their children but also for themselves.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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