Social epidemiology of bedtime screen use behaviors and sleep outcomes in early adolescence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The current study aimed to determine sociodemographic associations of bedtime screen use behaviors and the sociodemographic differences in the associations between bedtime screen use and sleep outcomes in a national (US) study of early adolescents. METHODS: We analyzed cross-sectional data from 10,305 early adolescents (12-13years, 48.4% female) in the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study (Year 3, 2019-2021). Multiple regression analyses examined associations between (1) sociodemographic factors (age, sex, race and ethnicity, sexual orientation, household income, parental education, and number of siblings) and adolescent-reported bedtime screen use and (2) bedtime screen use and sleep outcomes (caregiver-reported sleep disturbance and self-reported sleep duration). RESULTS: Older age, female sex, sexual minority status, lower household income, and lower parent education were associated with more bedtime screen use. Black, Native American, and Latino/Hispanic race/ethnicity were associated with more bedtime screen use compared with White race, regardless of household income or parent education. More bedtime screen use was linked to greater sleep disturbances, with stronger effects observed in male adolescents. More bedtime screen use was also associated with shorter sleep duration, particularly among female adolescents and individuals from households with higher income and parental education levels. Although sexual minority identification was associated with more bedtime screen use, it was not associated with worse sleep outcomes among these adolescents. CONCLUSIONS: Given sociodemographic differences in bedtime screen use, digital literacy education and anticipatory guidance could focus on at-risk early adolescent populations. Findings can inform targeted counseling by pediatricians and family media plans for diverse populations.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».