Temps de loisir passé devant un écran et santé mentale chez les enfants et les jeunes canadiens
Bibliographic record
Abstract
Introduction Un temps de loisir passé devant un écran plus important a été associé à une mauvaise santé mentale chez les enfants et les jeunes. Notre étude porte sur l’association entre le respect de la recommandation de temps de loisir devant un écran de 2 h ou moins par jour des Directives canadiennes en matière de mouvement sur 24 heures et divers indicateurs de santé mentale chez les enfants et les jeunes. Méthodologie À l’aide de l’Enquête canadienne sur la santé des enfants et des jeunes de 2019 (N = 26 986), les associations ont été évaluées au moyen d’une régression logistique multivariée stratifiée selon l’âge et le sexe. Nous avons effectué une analyse secondaire en utilisant des quantités croissantes de temps d’écran pour explorer les relations dose-réponse. Résultats Les filles de 5 à 11 ans qui respectaient la recommandation étaient moins susceptibles d’avoir reçu un diagnostic de trouble d’anxiété (rapport de cote ajusté [RCa] = 0,49; intervalle de confiance [IC] à 99 % : 0,25 à 0,96) ou de sembler tristes ou déprimées (RCa = 0,60; IC à 99% : 0,37 à 0,99). Les filles de 12 à 17 ans qui respectaient la recommandation étaient plus susceptibles de faire état d’une santé mentale excellente ou très bonne, d’un sentiment de bonheur élevé et d’une satisfaction élevée à l’égard de la vie et moins susceptibles de se sentir stressées, anxieuses ou déprimées ou d’avoir reçu un diagnostic de trouble d’anxiété. Les garçons de 12 à 17 ans qui respectaient la recommandation étaient plus susceptibles de faire état d’un sentiment de bonheur élevé (RCa = 1,74; IC à 99% : 1,40 à 2,15) et d’une satisfaction élevée à l’égard de la vie (RCa = 1,64; IC à 99% : 1,34 à 2,01) et moins susceptibles de se sentir stressés (RCa = 0,74; IC à 99% : 0,56 à 0,99) ou d’éprouver des difficultés psychosociales (RCa = 0,79; IC à 99% : 0,64 à 0,97). Des relations dose-réponse ont été observées chez les jeunes de 12 à 17 ans. Conclusion Le respect de la recommandation relative au temps d’écran a été associé à plusieurs indicateurs de santé mentale. La compréhension de ces associations peut contribuer à guider les recherches futures et à orienter les stratégies visant à améliorer la santé mentale.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".