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Enregistrement W4415049626 · doi:10.2196/70745

Effect of Digital Safety Interventions on Parental Practices in Safeguarding Children’s Digital Activities: Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4415049626 sur OpenAlexvenueno aff
Maggie Zgambo, Edah Anyango, Diana Arabiat, Irene Ngune, Evalotte Mörelius, Min Zhang, Lisa Whitehead

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2025
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSafeguardingPsychological interventionSafeguardDigital healthQualitative researchSystematic review

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The prevalence of and growth in digital technology present opportunities for educational and social enrichment; however, there are also many health and digital safety risks for children engaging with digital technology. While there is a growing body of research on digital safety programs to enhance children’s digital safety through parental support, evidence regarding the effectiveness of such interventions remains limited. Objective This study aimed to evaluate the effectiveness of digital safety interventions on parental practices related to safeguarding children’s digital activities. Methods The review was conducted following the Joanna Briggs Institute methodology for systematic reviews and has been reported in accordance with the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. A comprehensive search was performed in May 2024 in MEDLINE, CINAHL Ultimate, PsycINFO, Web of Science, The Allied and Complementary Medicine Database, ProQuest Central, and IEEE Xplore databases to identify peer reviewed articles that were (1) published in English, (2) included parents as participants, and (3) reported on programs or interventions designed to enhance parents’ knowledge and skills to safeguard children’s digital safety. Results A total of 11 published studies between 2012 and 2024 were included in the review. Data from 8 studies were included in the meta-analysis. A significant effect (Hedges g=–0.47; 95% CI –0.85 to –0.08; P<.001) was observed in children’s screen time in the 5 randomized controlled studies, while a large effect size was observed in 3 quasi-experimental studies (Hedges g=1.90; 95% CI –4.36 to 8.16; P<.001). A substantial level of heterogeneity was evident in the randomized studies (I2=87.95%). The quasi-experimental studies exhibited no heterogeneity (I2=0%). Overall, parents’ digital safety knowledge and skills improved as a result of the digital safety interventions. Notably, children’s screen time (P=.04) and parents’ own screen time (P=.001) decreased following the digital safety intervention. Conclusions Parents who participate in digital safety interventions report higher levels of knowledge and skills related to digital safety, as well as a shift in attitudes, including the intention to implement strategies to safeguard their children engaging with technology. The enhanced knowledge and skills reported in these studies led to measurable reductions in both parents’ and children’s screen time. Future research should identify strategies that address community norms and other digital safety risks beyond screen time and bullying, which were predominant outcomes in these studies.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,044
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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