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Enregistrement W7114987144 · doi:10.1093/pch/pxaf116.067

67 Early screen use and academic achievement in elementary school: A longitudinal cohort study

2025· article· en· W7114987144 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensMcMaster UniversityWilfrid Laurier UniversityToronto Metropolitan UniversityHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcademic achievementCohortStandardized testOddsCohort studyLongitudinal studyAssociation (psychology)Sample size determination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Higher levels of screen use are linked to lower academic achievement in school-aged children and youth. Few studies have investigated the longitudinal associations between different types of early screen use (0 to 8 years) and later academic achievement. Objectives To examine the association between different types of early screen use and academic achievement in Grades 3 and 6, as measured by the Ontario provincial standardized tests. Design/Methods A longitudinal cohort study was conducted among children in the TARGet Kids! primary care cohort in Ontario, Canada between 2008 and 2023. Participant data were linked to Grades 3 and 6 provincial annual standardized test results in reading, writing, and math from 2012 to 2023. Exposures were parent-reported child total screen time, TV/digital media time, and video gaming time, collected prior to academic achievement test. Academic achievement outcomes for Grades 3 and 6 were categorized as below, at, or above the provincial standard for each subject area. Proportional odds mixed effects model accounting for family-level random effect was used to examine the association between each type of screen use and ordinal achievement in each subject area adjusting for confounders. Models were analyzed for the total sample and stratified by child sex. Results This study included 3,322 Grade 3 children (52% male) and 2,084 Grade 6 children (51% male). Screen use was measured at 5.5 years (SD=2.4) for Grade 3 children, with a mean of 1.6 hr/day, and at 7.5 years (SD=2.9) for Grade 6 children, with a mean of 1.8 hr/day. Males had higher screen use, while females outperformed males in reading and writing in both grades. Each additional hour of total screen time was associated with approximately a 10% decrease in the odds of higher achievement in Grade 3 reading (OR=0.91, 0.86-0.96, p=0.001), Grade 3 math (OR=0.91, 0.86-0.96, p<.001), and Grade 6 math (OR=0.90, 0.84-0.96, p=0.002). Similarly, higher levels of TV/digital media were associated with lower achievement in reading and math in Grade 3 and math in Grade 6. Among females, all screen types, especially video gaming (OR=0.55, 0.35-0.86, p=0.009), were associated with lower achievement in math in Grade 3. Conclusion High levels of parent-reported total screen time and TV/digital media in early childhood were associated with lower reading and math achievement in elementary school. Females with high video game use had lower math achievement in Grade 3. Our findings highlight the need to develop and test early interventions to reduce total screen time and TV/digital media exposure, considering the sex-specific associations, 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil0,865

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,301 · 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'admission2
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