MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4398156140 · doi:10.25318/82-003-x202400500001-eng

Sociodemographic differences in recreational screen time before and during the COVID-19 pandemic in Canada

2024· article· en· W4398156140 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)RecreationDemographyMedicineScreen timeGeographyEnvironmental healthPhysical activityOutbreakVirologyPolitical sciencePhysical therapySociologyDiseaseInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Over the last several years, recreational screen time has been increasing. During the COVID-19 pandemic, recreational screen time rose among Canadian youth and adults, and those who increased screen time had poorer self-reported mental health compared with those who decreased or maintained their recreational screen time levels. Data and methods: Using data from the 2017, 2018, and 2021 Canadian Community Health Survey, the prevalence of meeting the recreational screen time recommendation from the Canadian 24-Hour Movement Guidelines was compared before and during the pandemic across sociodemographic groups. Logistic regression was used to identify sociodemographic groups that were more likely to meet the recreational screen time recommendation before and during the pandemic. Results: The amount of time Canadians spent engaging in daily recreational screen time increased from 2018 to 2021, leading to fewer youth and adults meeting the recreational screen time recommendation during the pandemic compared with before. The prevalence of meeting the recommendation was lower during the pandemic compared with before the pandemic among almost all sociodemographic groups. Among youth, living in a rural area was associated with a greater likelihood of meeting the recommendation before and during the pandemic. Among adults, the following characteristics were all associated with a greater likelihood of meeting the recommendation during the pandemic: being female; living in a rural area or a small population centre; identifying as South Asian; being an immigrant to Canada; living in a two-parent household; being married or in a common-law relationship or widowed, separated, or divorced; working full time; and being a health care worker. Interpretation: The prevalence of meeting the recreational screen time recommendation during the pandemic was lower overall compared with before the pandemic. Several sociodemographic groups were more likely to meet the recommendation during the pandemic. Continued surveillance of recreational screen time is necessary to monitor the indirect effects of the pandemic and to identify population subgroups that would benefit from tailored interventions in the pandemic recovery period.

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)0,001
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,252 · 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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMed→Même sujetTelemedicine and Telehealth Implementation→Travaux en français237 207→