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Enregistrement W4406607901 · doi:10.1590/1809-2950/e23008024en

Can electronic screens influence head and neck posture in adolescents? A systematic review

2024· review· en· W4406607901 sur OpenAlexaboutno aff
Aline Mendonça Turci, Camila Gorla, Michelli Belotti Bersanetti

Notice bibliographique

RevueFisioterapia e Pesquisa · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHead and neckPhysical medicine and rehabilitationMedicineHead (geology)SurgeryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This systematic review aims to identify whether electronic screens can influence head and neck posture in adolescents. This study was registered in PROSPERO and the databases used were EMBASE, LILACS, SciELO, PEDro, PubMed, and Scopus, with no language or publication date limitations. The keywords used were posture, neck, and adolescents. A total of 1,997 articles with duplicates were found, 1,858 articles were excluded after title reading and 65 after abstract reading. During the analysis of the full texts, 22 were excluded because they addressed individuals with an average age of less than 15 or more than 19 years, 10 did not refer to technology use, and three only evaluated symptomatic individuals, therefore, only four articles were reviewed. The methodological quality of the studies was defined according to the Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale, with three being classified as good methodological quality and analyzing posture when using a computer, and one with poor quality that analyzed posture when using a smartphone. Therefore, regarding smartphone use, considerations are limited. Overall, computer use is not responsible for postural changes in the head and neck of adolescents; however, more studies are needed to confirm this conclusion.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2024
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