The Screen Effect: How Technology is Shaping Our Health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Leisure screen time is a key sedentary behavior that may influence various aspects of physical and mental health. This study examines the associations between screen time, meeting physical activity guidelines, self-reported health, and mental health in the Quebec population, considering sex differences. This study uses data from the 2017-2018 Canadian Community Health Survey, a cross-sectional and nationally representative survey. Leisure screen time was categorized: ≤2h/day, >2h-<4h, 4h-<6h, and ≥6h/day. Associations with meeting physical activity guidelines (≥150 min/week of moderate-to-vigorous activity), self-reported health (excellent/very good/good vs. fair/poor), and perceived mental health were analyzed by sex. Higher screen time was associated with a lower likelihood of meeting physical activity guidelines, particularly among men: 76.7% of men with ≥6h/day of screen time did not meet the guidelines, compared to 30.9% of those with ≤2h/day. A similar trend was observed in women, albeit less pronounced. The proportion of men reporting their health status as excellent, very good or good decreased with increasing screen time: 8% of those with ≥6h/day reported such status, compared to 35% among those with ≤2h/day. Similar trends were observed in women. Perceived mental health declined with increasing screen time in both men and women. Among men, the proportion reporting positive mental health decreased from 35% for ≤2h/day to 8% for ≥6h/day. Similar trends were observed in women (36% for ≤2h/day vs. 7% for ≥6h/day), highlighting an inverse relationship between screen time and psychological well-being. Our findings highlight the association between high leisure screen time and poorer self-reported health, lower perceived mental well-being, and reduced adherence to physical activity guidelines in both men and women. These findings emphasize the importance of considering screen time reduction as a modifiable target in public health initiatives promoting overall health. Key messages • High leisure screen time is linked to poorer health and lower physical activity levels in both sexes. • Reducing screen time could be a target for improving well-being in public health strategies.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».