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Enregistrement W7117580028 · doi:10.1016/j.ebiom.2025.106093

Neurobehavioural links from infant screen time to anxiety

2025· article· en· W7117580028 sur OpenAlexaff
Pei Huang, Shi Yu Chan, Kathy Xinzhuo Zhou, Jasmine Chuah, Aisleen Manahan, Evelyn Law, Shefaly Shorey, H. L. Zhou, Marielle V. Fortier, Yap Seng Chong, Michael Meaney, Ai Peng Tan

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInfant Health and Development
Établissements canadiensDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNaval Medical Research CenterJacobs FoundationMinistry of Health -SingaporeAgency for Science, Technology and ResearchHelen's Hope FoundationJPB FoundationNational Medical Research CouncilNational Research Foundation SingaporeHope for Depression Research Foundation
Mots-clésAnxietyChristian ministryDepression (economics)Agency (philosophy)Screen timeHuman researchMedical research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Infant screen time is linked to many negative outcomes, including anxiety, but the underlying neural correlates and pathways remains understudied. We aimed to assess the directional association between infant screen time, development of brain network topology, decision-making behaviour and anxiety symptoms in adolescence. METHODS: Using data from the Growing Up in Singapore Towards healthy Outcomes (GUSTO) cohort study, we examined the effects of total daily screen time for infants on developmental outcomes using structural equation modelling. Specifically, we looked at the developmental slopes of network integration for the seven major brain cortical networks between ages 4.5, 6.0, and 7.5, decision-making behaviour assessed using the Cambridge Gambling Task (CGT) and anxiety symptoms assessed using the Multidimensional Anxiety Scale for Children, 2nd Edition (MASC). This study included 168 children from the GUSTO cohort with data on infant screen time (ages 1-2), diffusion MRI (ages 4.5-7.5), data on decision-making performance (CGT at age 8.5), and anxiety symptoms (MASC at age 13). Brain network integration was derived from diffusion MRI and each participant's developmental slopes were modelled using latent growth models. Structural equation modelling assessed pathways linking early screen time to adolescent anxiety, mediated by brain network development and decision-making. FINDINGS: Higher infant screen time was associated with a steeper decline in visual-cognitive control network integration from ages 4.5-7.5 years (β = -1.03 (-1.61, -0.46)), which mediated increased CGT deliberation time at age 8.5. Deliberation time, in turn, was associated with greater anxiety symptoms at age 13. A full serial mediation pathway was significant, linking infant screen time to later anxiety via accelerated brain network maturation and decision-making behaviour (β = 0.033 (0.002, 0.160)). INTERPRETATION: Higher infant screen time is linked to accelerated topological maturation of the visual and cognitive control networks, leading to prolonged decision latency and increased adolescent anxiety. Sensory processing impairment may underlie this novel neurodevelopmental pathway, highlighting a potential target for early intervention. FUNDING: This research was supported by the Singapore National Research Foundation, Singapore Ministry of Health's National Medical Research Council (NMRC), Singapore, Institute for Human Development and Potential, Agency for Science, Technology and Research, Singapore, the Hope for Depression Research Foundation, USA, the Toxic Stress Network of the JPB Foundation, USA, and the Jacobs Foundation, Switzerland.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,006

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,369 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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