Bedtime Screen Use Behaviors and Sleep Outcomes in Early Adolescents: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine prospective associations between bedtime screen use behaviors and sleep outcomes one year later in a national study of early adolescents in the United States. METHODS: We analyzed prospective cohort data from 9,398 early adolescents aged 11-12 years (48.4% female, 45% racial/ethnic minority) in the Adolescent Brain Cognitive Development Study (Years 2-3, 2018-2021). Regression analyses examined the associations between self-reported bedtime screen use (Year 2) and sleep variables (Year 3; self-reported sleep duration; caregiver-reported sleep disturbance), adjusting for sociodemographic covariates and sleep variables (Year 2). RESULTS: Having a television or Internet-connected electronic device in the bedroom was prospectively associated with shorter sleep duration one year later. Adolescents who left their phone ringer activated overnight had greater odds of experiencing sleep disturbance and experienced shorter sleep duration one year later, compared to those who turned off their phones at bedtime. Talking/texting on the phone, listening to music, and using social media were all prospectively associated with shorter sleep duration, greater overall sleep disturbance, and a higher factor score for disorders of initiating and maintaining sleep one year later. DISCUSSION: In early adolescents, several bedtime screen use behaviors are associated with adverse sleep outcomes one year later, including sleep disturbance and shorter weekly sleep duration. Screening for and providing anticipatory guidance on specific bedtime screen behaviors in early adolescents may be warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».