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Enregistrement W4403305439 · doi:10.2196/62943

Supervised and Unsupervised Screen Time and Its Association With Physical, Mental, and Social Health of School-Going Children in Dhaka, Bangladesh: Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4403305439 sur OpenAlexvenueno aff
S Hafiz, Tanjir Rashid Soron, Mohammad Hossain, Rashidul Haque, Fahmida Tofail

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintAssociation (psychology)Cross-sectional studyMental healthPsychologyMedicineComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Children's screen time has substantially increased worldwide, including in Bangladesh, especially since the pandemic, which is raising concern about its potential adverse effects on their physical, mental, and social health. Parental supervision may play a crucial role in mitigating these negative impacts. However, there is a lack of empirical evidence assessing the relationship between parental screen time supervision and health outcomes among school children in Dhaka, Bangladesh. Objective: We aimed to explore the association between supervised and unsupervised screen time on the physical, mental, and social health of school-going children in Dhaka, Bangladesh. Methods: We conducted a cross-sectional descriptive study between July 2022 and June 2024. A total of 420 children, aged 6-14 years, were enrolled via the stratified random sampling method across three English medium and three Bangla medium schools in Dhaka. Data were collected through a semistructured questionnaire; anthropometry measurements; and the Bangla-validated Strength and Difficulties Questionnaire (SDQ), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) Scale, and Spencer Children Anxiety Scale (SCAS). Results: A total of 234 out of 420 students (56%) used digital screen devices without parental supervision. We did not find a substantial difference in the duration of the daily mean use of digital devices among the supervised students (4.5 hours, SD 2.2 hours) and the unsupervised students (4.6 hours, SD 2.4 hours). According to the type of school, English medium school children had a mean higher screen time (5.46 hours, SD 2.32 hours) compared to Bangla medium school children (3.67 hours, SD 2.00 hours). Headache was significantly higher among the unsupervised digital screen users compared to those who used digital screens with parental supervision (175/336 students, 52.1% versus 161/336 students, 47.9%; P<.003). Moreover, students who used digital screens without parental supervision had poor quality of sleep. Behavioral problems such as conduct issues (119/420 students, 28.3%) and peer difficulties (121/420 students, 28.8%) were observed among the participants. However, when comparing supervised and unsupervised students, we found no statistically significant differences in the prevalence of these issues. Conclusions: The findings of the study showed that the lack of screen time supervision is associated with negative health effects in children. The roles of various stakeholders, including schools, parents, policy makers, and students themselves, are crucial in developing effective guidelines for managing screen use among students. Further research is needed to demonstrate causal mechanisms; identify the best interventions; and determine the role of mediators and moderators in households, surroundings, and schools.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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