Associations among screen time, sleep, mental health and cognitive functioning in school-aged children during the COVID-19 pandemic, November 2020 through to August 2022
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine children's screen time use and sleep patterns over 2 years of the pandemic and the downstream associations with children's executive functions and behavioural problems, as well as the moderating effects of parental factors. Method: This longitudinal cohort study examined school-aged children's lifestyle and behavioural changes over 2 years of the pandemic across 6 timepoints (November 2020 to August 2022). Latent growth modeling (LGM) was used to identify changes in screen time and sleep duration and multivariate LGM was used to determine how parental stress, positive parenting, changes in children's screen time and sleep over time were associated with children's executive functions and mental health outcomes at the final time point. Results: A total of 198 parents (children's mean age = 9.14 years) were recruited and followed up. Non-school screen time was elevated at the initial timepoint (3.6 ± 2.3 h). Positive parenting at the initial timepoint was associated with lower screen time use in children (β = -.19, p < .001; β = -.19, p < .001, in internalizing and externalizing models). Children whose screen time use was constant during the pandemic had shorter sleep durations (β = -.45, p < .05 in internalizing model). Executive function was predicted by sleep duration at the first timepoint (β = -.55, p < .001; β = .73, p < .001, in internalizing and externalizing models) and changes in screen time during the pandemic was associated with both internalizing and externalizing symptoms (β = .58, p < .05; β = .54, p < .05, in internalizing and externalizing models). Conclusion: Children's screen time decreased slightly but remained significantly higher than Canadian and International guidelines during 2 years of the pandemic. Positive parenting styles can have a significant impact on children's screen time use. Reducing excessive screen time can help improve sleep patterns and, consequently, cognitive, and emotional well-being in children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».