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Enregistrement W7106528702 · doi:10.24095/hpcdp.45.11/12.03f

Association entre l’augmentation du temps d’écran pendant la pandémie de COVID-19 et l’évolution des comportements de consommation d’alcool chez les adolescents au Canada : une étude de cohorte prospective

2025· article· fr· W7106528702 sur OpenAlexaffvenueabout

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2025
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of OttawaPublic Health Agency of CanadaPublic Health OntarioOttawa Public HealthUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlcohol consumptionIle de franceSchool dropout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Cette étude a pour objectif d’analyser l’association entre une augmentation du temps passé devant un écran et les changements dans la consommation d’alcool chez les adolescents au Canada pendant la pandémie de COVID-19. Méthodologie Des données autodéclarées ont été recueillies auprès d’élèves du secondaire qui ont participé à l’étude COMPASS avant la pandémie (à la phase T1, année scolaire 2018-2019) et au moins une fois après le début de la pandémie, soit à la phase T2 (mai à juillet 2020) ou à la phase T3 (année scolaire 2020-2021). Nous avons utilisé des modèles de régression logistique multinomiale pour estimer le rapport de cotes ajusté (RCa) de l’association entre le changement du temps d’écran depuis le début de la pandémie et l’évolution de la consommation d’alcool aux phases T2 et T3 Résultats Une grande majorité des élèves de 12 à 19 ans de notre échantillon a déclaré avoir passé plus de temps devant un écran (92 % à la phase T2 et 91 % à la phase T3) depuis le début de la pandémie. L’augmentation du temps d’écran a été associée à une probabilité plus élevée de commencer à consommer de l’alcool au cours de la phase T2 (RCa = 1,66; intervalle de confiance à 95 % [IC] : 1,09 à 2,51) et de la phase T3 (RCa = 1,45; IC à 95 % : 1,22 à 1,73). Parmi les élèves qui consommaient déjà de l’alcool au début de l’étude, l’augmentation du temps d’écran (RCa = 0,55; IC à 95 % : 0,40 à 0,75) et l’augmentation de l’utilisation des médias sociaux (RCa = 0,72; IC à 95 % 0,59 à 0,87) ont été associées à des probabilités réduites de diminuer leur fréquence de consommation d’alcool par rapport aux probabilités de la maintenir à la phase T3 Conclusion Nous avons constaté l’existence d’une relation entre l’augmentation du temps passé devant un écran et le fait de commencer à consommer de l’alcool ou de changer les modalités de cette consommation pendant la pandémie chez les adolescents au Canada. Des recherches futures pourraient porter sur les causes de cette relation et identifier les groupes à risque et les interventions potentielles pour prévenir et réduire la consommation d’alcool chez les adolescents.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,339 · 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'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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