The association between learning models and child health behaviours during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This paper aimed to explore the association between school learning models (virtual vs. in-person) and child health behaviours (daily screen time, physical activity, outdoor time, sleep duration, and sleep onset time) during COVID-19, and whether these associations were modified by child's age, sex, and family income. A longitudinal cohort study was conducted among children four to 13 years from the TARGet Kids! COVID-19 Study of Children and Families between November 2020 and July 2022. TARGet Kids! is a primary care research network in Ontario, Canada. Data on sociodemographic characteristics, child school learning models and health behaviours were collected from repeated parent-reported questionnaires. Linear mixed effects models were fit adjusting for confounders identified a priori. A total of 367 children [51 % male; 7.3 (± 2.2) years] with 779 observations on school learning model were included. Compared to in-person learning, virtual learning was associated with higher daily screen time (0.22 h; 95 % CI 0.03, 0.40), higher outdoor time (0.71 h; 95 % CI 0.56, 0.86), higher physical activity (0.64 h; 95 % CI 0.44, 0.85), and a later sleep onset time (0.22 h; 95 % CI 0.15, 0.28). Older children had higher daily outdoor time, girls had a later sleep onset time and children with a family income greater than $150,000 reported higher daily physical activity. Virtual learning was associated with higher daily screen time, outdoor time and physical activity, and later sleep onset time during the pandemic. • COVID-19 virtual learning impact on child health behaviours in Canada is unknown. • Virtual learning children had higher daily screen time and later daily sleep onset. • A later sleep onset was most prominent among girls vs. boys. • Virtual learning children had higher physical activity and outdoor time. • Higher daily outdoor time found in children >6 years attending school virtually.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».