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Enregistrement W4414161475 · doi:10.1177/08901171251379431

Prospective Associations Between Early Childhood Screen Time Trajectories During the COVID-19 Pandemic and Accelerometer-Measured Physical Activity by Age 5

2025· article· en· W4414161475 sur OpenAlexafffundabout
Rachel Surprenant, Daphnée Leroux-Maurais, David Bezeau, Félix Berrigan, Jérôme Leriche, Caroline Fitzpatrick

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Health Promotion · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchResearch Nova Scotia
Mots-clésScreen timePhysical activityEarly childhoodPandemicLongitudinal studyLimitingCohort studyCohortProspective cohort studyInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To examine associations between preschooler screen time trajectories and physical activity outcomes at age 5.5. Design A longitudinal cohort study of Canadian parents with preschoolers. Setting Data were collected in Nova Scotia, Canada, during the COVID-19 pandemic in Spring/Summer 2020 and 2021, and Summer/Fall 2022. Sample A community-based convenience sample of 315 parents of preschool-aged children (54% boys) was followed longitudinally when children were 3.5 (2020), 4.5 (2021), and 5.5 years old (2022). Methods Parent-reported screen time at 3.5, 4.5, and 5.5 years was used to estimate preschooler screen time trajectories. Using growth mixture modeling (GMM), three groups were identified: low (mean = 0.89 h/day, 23%), average (mean = 2.96 h/day, 56%), and high (mean = 6.42 h/day, 21%) screen time trajectory groups. At age 5.5, physical activity was directly assessed using accelerometers to capture light, moderate, and vigorous-intensity physical activity. Parents also reported child sex, family configuration, and educational attainment. Results Children in the high screen time trajectory group engaged in significantly less light-intensity physical activity ( b = −29.98, P < .05) compared to children in the average screen time trajectory. No significant differences were observed between the low and average screen time trajectory groups for light-intensity physical activity. Additionally, no significant differences in moderate or vigorous-intensity physical activity were observed between the screen time trajectory groups. Conclusions Higher screen time in preschoolers is associated with reduced engagement in light-intensity physical activity. These findings highlight the importance of monitoring screen time to ensure that children have opportunities to engage in light-intensity physical activities such as active and outdoor play. Limiting early childhood screen time may support healthier physical activity patterns and promote early childhood development.

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)0,001
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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