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Enregistrement W4415052387 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.37092

Screen Time and Standardized Academic Achievement Tests in Elementary School

2025· article· en· W4415052387 sur OpenAlexafffundabout
Xuedi Li, Charles Keown‐Stoneman, Jessica Omand, Katherine Tombeau Cost, Kelly Gallagher‐Mackay, Jennifer Hove, Magdalena Janus, Daphne J. Korczak, Eleanor Pullenayegum, Kimberley C. Tsujimoto, Leigh M. Vanderloo, Jonathon L. Maguire, Catherine S. Birken, Christopher Allen, Laura N. Anderson, Danielle D’Annunzio, Michelle S. Goodman, Jameela Kassam, Michelle Mitchell, Marc Denzel-Nunez, Mateenah Roksandic, Sharon Thadani, Nusrat Zaffar, Mary Aglipay, Imaan Bayoumi, Cornelia M. Borkhoff, Rahul Chanchlani, Alice Charach, Larissa Chomka, Curtis J. D’Hollander, Anne Fuller, Benita Hosseini, Kiki Hudson, Tatjana Kay, Sahar Khademioore, Fatemeh Khorramrouz, Laura M. Kinlin, Michaela Kucab, Rebecca Le, Patricia Li, Paraskevi Massara, Pat Parkin, Nav Persaud, Sarah Rae, Katia J. Sinopoli, Kevin Thorpe, Peter Wong, Piyumi K. Mudiyanselage, Carol Lee, Yulika Yoshida‐Montezuma, Durdana Akhter, Pamela Ruth Flores, Ofri Hayosh, M. Sazzad Hussain, S Loganathan, Laurie Thompson, Jennifer Batten, Jennifer A. Chan, Kim De Castris‐Garcia, Maureen Colford, Sharon Dharman, Sarah A. Kelleher, Salimah Nasser, Tammara Pabon, Michelle Rhodes, Rafael Salsa, Julie Skelding, Daniel Stern, Kerry J. Stewart, Erika Tavares, Shannon Weir-Seeley, Maria Zaccaria-Cho, A Ameer, Isolde Ardies, Soliana Lijiam, William B. Mazin, Ariella Poliszuk, Tahira Rajwani, R Wu, Eric Duku, Amanda Offord, Patricia Raso, Caroline Reid‐Westoby, Emy Abraham, Farah Alì, Hailey Barootes, Tony Barozzino, Sylvie Bergeron, Melanie Beswick, Seema Bhandarkar, Tali Bogler, Caroline Calpin, Douglas Campbell, Sohail Cheema, Brian Chisamore, Justine Cohen-Silver, Karoon Danayan, Anh Do, Allison Farber, Sloane Freeman, Ryan Giroux, Archana Gupta, Leah Harrington, Karl Igar, Emma Jeavons, Puneeta Khurana, Eddy Lau, Renata Leong, Jennifer E. McCabe, Aleks Meret, Annette Miller, Sharon Mintz, Rosemary Moodie, Navyn Naran, D. O'Sullivan, Sureka Paramaguru, Eliza Pope, Michelle Porepa, Julia Rackal, Evelyn Rozenblyum, Lorna Sampson, Manjot Sarao, Janet Saunderson, Michael Sgro, Desmond She, Chantal Sorhaindo, Karen Swirsky, Mathura Thevarajah, Philip Tsang, Cheng Wang, Karen Weyman, Patricia Windrim, Jonathan Wong, Dongping Wu, Ethel Ying, Elizabeth Young, Esmot Ara Begum, Marzena Boczulak, Nilifa Desilva, Gurpreet Lakhanpal, Hamed Moazami, George S. Charames, Andrea Djolovic, Chelsea Gorscak-Dunn

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensGovernment of OntarioWilfrid Laurier UniversityMcMaster UniversityToronto Metropolitan UniversitySickKids FoundationUniversity of TorontoWestern UniversitySt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésStandardized testAcademic achievementScreen timeReading (process)Psychological interventionAchievement testTest (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Few studies have investigated the longitudinal associations between different types of screen time in young children and academic achievement in elementary school. Objective: To examine whether there is an association between screen time in young children and standardized academic achievement tests in grades 3 and 6. Design, Setting, and Participants: This prospective cohort study was conducted among children participating in the TARGet Kids! primary care cohort in Ontario, Canada, between July 2008 and June 2023. Participant data were linked to annual grades 3 and 6 provincial standardized academic achievement test results. Exposures: Parent-reported child total screen time, TV and digital media time, and video gaming time. The screen time measurement closest before the outcome was used. Main Outcomes and Measures: Academic achievement levels on standardized tests in reading, writing, and math for grades 3 and 6 were classified as below, at, or above the Ontario provincial standard. Results: This study included 3322 grade 3 children (mean [SD] age at test, 8.86 [0.28] years; 1714 [51.6%] male students) and 2084 grade 6 children (mean [SD] age at test, 11.86 [0.28] years; 1070 [51.3%] male students). Screen time was measured at mean (SD) age of 5.54 (2.36) years for grade 3 children and 7.54 (2.90) years for grade 6 children. From adjusted proportional odds models, each additional hour of total screen time was associated with 9% to 10% lower odds of achieving a higher academic level in grade 3 reading (odds ratio [OR], 0.91; 95% CI, 0.86-0.96; P = .001), grade 3 math (OR, 0.91; 95% CI, 0.86-0.96; P < .001), and grade 6 math (OR, 0.90; 95% CI, 0.84-0.96; P = .002). Similarly, higher TV and digital media time was associated with lower achievement levels in grade 3 reading and math and grade 6 math. Video game use was associated with lower achievement level in grade 3 reading (OR, 0.77; 95% CI, 0.62-0.94; P = .01). In the sex-stratified analysis, video game use among female students was associated with lower grade 3 reading and math achievement. Conclusions and Relevance: In this prospective cohort study of Canadian children recruited from primary care settings, high levels of total screen time and TV and digital media in young children were associated with lower achievement levels in reading and math on standardized tests in elementary school. Early interventions to reduce screen time exposure should be developed and tested to enhance academic achievement in elementary school.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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