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Enregistrement W4399775694 · doi:10.1186/s12889-024-19113-5

The association between screen time exposure and myopia in children and adolescents: a meta-analysis

2024· article· en· W4399775694 sur OpenAlexaboutno aff
Zhiqiang Zong, Yaxin Zhang, Jian-Chao Qiao, Yuan Tian, Shaojun Xu

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAnhui Provincial Department of EducationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineMeta-analysisOdds ratioConfidence intervalEpidemiologyScreen timeCohort studyChecklistBiostatisticsPublication biasDemographyCross-sectional studyInternal medicinePathologyObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to systematically review epidemiological evidence on associations between screen time exposure and myopia in children and adolescents, and to quantitatively evaluate summary effect estimates from existing literature. METHOD: There were three online databases including PubMed, Embase, and Web of Science, for epidemiological studies on screen time exposure and myopia published before June 1, 2023. The risk of bias was assessed by the Newcastle Ottawa Scale (NOS) checklist. Summary odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated to evaluate the correlation between screen time exposure and myopia using random or fixed-effect models by exposure type (categorical/continuous). We also performed subgroup analysis by screen device type, study quality, geographic region, and research period. RESULTS: We searched 7,571 records from three databases and identified 19 eligible studies, including 14 high-quality studies and 5 moderate-quality studies. Meta-analyses suggested that there was a statistically significant correlation between screen time (high vs. low) and myopia. The pooled ORs with 95%CIs were respectively 2.24 (1.47-3.42) for cross-sectional studies, and 2.39 (2.07-2.76) for cohort studies. We also found a significant association between continuous exposure to screen time (per 1 h/d increase) and myopia in cohort studies. The pooled ORs with 95%CIs were 1.07 (1.01-1.13). In subgroup analysis stratified by screen device type in cross-sectional studies, screen time exposures from computers (categorical: OR = 8.19, 95%CI: 4.78-14.04; continuous: OR = 1.22, 95%CI: 1.10-1.35) and televisions (categorical: OR = 1.46, 95%CI: 1.02-2.10) were associated with myopia, while smartphones were not. Although publication bias was detected, the pooled results did not show significant changes after adjustment using the trim and fill method. CONCLUSION: Our findings support that screen time exposure was significantly associated with myopia in children and adolescents. Notably, screen time exposure from computers may have the most significant impact on myopia.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,064
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations53
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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