¿El uso excesivo de teléfonos inteligentes está asociado con el estado del peso y la autoestima?

BMC Public Health volumen 23, Número de artículo: 234 (2023) Citar este artículo

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Detalles de métricas

En Canadá, se recomienda que los jóvenes limiten el tiempo de pantalla a menos de dos horas por día; sin embargo, se informa que la mayoría de los jóvenes pasan una cantidad significativamente mayor de tiempo frente a una pantalla. Esto es particularmente preocupante dado que estas recomendaciones no tienen en cuenta los dispositivos de teléfonos inteligentes, que es la tecnología de tiempo de pantalla más común elegida por las generaciones más jóvenes. Este estudio implementa un enfoque innovador para comprender el comportamiento del tiempo de pantalla y tiene como objetivo investigar la relación única entre el tiempo de pantalla específico del teléfono inteligente y los resultados de salud física.

Este estudio transversal es parte de Smart Platform, una iniciativa de ciencia ciudadana y epidemiológica digital. 436 científicos ciudadanos jóvenes, de entre 13 y 21 años, proporcionaron todos los datos a través de sus propios teléfonos inteligentes utilizando una aplicación de teléfono inteligente personalizada. Los participantes completaron un cuestionario de referencia de 124 elementos que incluía encuestas de autoinforme validadas adaptadas para recopilar datos específicamente sobre el uso de teléfonos inteligentes (uso de Internet, juegos y mensajes de texto), características demográficas y resultados de salud física como el estado del peso y la salud autoevaluada. Los modelos de regresión binaria determinaron la relación entre el uso de teléfonos inteligentes y los resultados de salud física.

En general, los participantes informaron un uso excesivo de teléfonos inteligentes en todas las categorías. El 11,4 % y el 12 % de los 436 jóvenes participantes informaron que usaban su teléfono inteligente en exceso (más de 2 h por día) durante la semana y el fin de semana respectivamente para jugar y tenían más del doble de probabilidades que sus pares de caer en un estado de IMC con sobrepeso/obesidad . El juego excesivo durante el fin de semana también se asoció con la salud autoevaluada, donde los participantes tenían 2 veces más probabilidades que sus compañeros de reportar una mala salud autoevaluada.

Los resultados indican que el tiempo de pantalla excesivo en los teléfonos inteligentes tiene asociaciones complejas con la salud de los jóvenes. Se necesita más investigación con diseños de estudio más sólidos para informar las pautas de tiempo de pantalla específicas de teléfonos inteligentes para jóvenes.

Informes de revisión por pares

Las poblaciones de todo el mundo tienen acceso a dispositivos digitales y participan en actividades frente a la pantalla desde la primera infancia [1]. Si bien muchos comportamientos de tiempo de pantalla podrían considerarse una parte necesaria del funcionamiento en la sociedad cada vez más digital de hoy, es importante considerar las relaciones entre el uso excesivo de tiempo de pantalla y la salud de la población dada la abundancia de evidencia disponible que sugiere que existen asociaciones entre los comportamientos de tiempo de pantalla y negativos. resultados de salud mental, física, emocional y social [2,3,4,5,6]. Por ejemplo, Grimaldi-Puyana, et al. (2020) muestran que los niveles más altos de uso de teléfonos inteligentes están asociados con un mayor tiempo de comportamiento sedentario, así como con un peor estado de ánimo, calidad del sueño y actividad física.

Es importante comprender el tiempo de pantalla específico de un teléfono inteligente porque en todo el mundo hay más de 6 000 millones de suscripciones de teléfonos inteligentes y se prevé que aumente a más de 7 500 millones para 2026 [8]. En Canadá, hay aproximadamente 31,38 millones de usuarios de teléfonos inteligentes y se prevé que sean más de 34 millones para 2024 [9]. Con la alta tasa de penetración del mercado de teléfonos inteligentes [9] en todo el mundo, es fundamental comprender la relación entre el uso de teléfonos inteligentes y la salud de la población.

Los jóvenes en particular son un grupo de especial interés ya que pueden acceder a la tecnología de los teléfonos inteligentes incluso más que cualquier otro dispositivo. Algunos estudios en los Estados Unidos muestran que mientras solo el 88 % de los adolescentes informa tener acceso a una computadora de escritorio o portátil, el 95 % informa tener acceso a un teléfono inteligente [10]. El uso de teléfonos inteligentes, particularmente entre los jóvenes, puede tener implicaciones únicas más allá del tiempo de pantalla acumulado en otros dispositivos digitales no portátiles. Por ejemplo, esto puede deberse a que los jóvenes usan más los teléfonos inteligentes que otros dispositivos digitales no portátiles, pero también porque el uso de los teléfonos inteligentes va más allá de las redes sociales, los mensajes de texto y la navegación por Internet, para incluir conductas de transmisión de videos y juegos de video que tradicionalmente se asocian con Dispositivos digitales no portátiles.

En Canadá, se recomienda que los jóvenes pasen menos de dos horas frente a la pantalla por día [11], lo que actualmente no aborda el uso de teléfonos inteligentes y el tiempo de pantalla acumulado en los teléfonos inteligentes [12]. Además, la evidencia emergente sobre el uso de teléfonos inteligentes sugiere que los niveles más altos de uso de teléfonos inteligentes también se asocian con una mayor disminución de la actividad física [13], comportamientos sedentarios [14] y un mayor estado de peso e IMC [15] dentro de la población joven.

La investigación actual indica que el comportamiento del tiempo de pantalla tendrá asociaciones únicas con la salud autoevaluada. Por ejemplo, los estudios que analizaron los comportamientos de tiempo frente a la pantalla, como ver televisión y juegos de computadora/videojuegos, mostraron que un mayor tiempo frente a la televisión, no el tiempo frente a la pantalla de juegos de computadora/videojuegos, se asoció con una autoevaluación deficiente de la salud, pero solo para los hombres [16] . Por el contrario, un mayor tiempo frente a la televisión y el tiempo de pantalla basado en juegos de video/computadora tuvieron otros impactos negativos en la salud de las mujeres; es decir, con amistades sociales [16]. Aunque normalmente se han encontrado asociaciones con los dispositivos de tiempo de pantalla tradicionales (es decir, televisión, computadora de escritorio/computadora portátil, consolas de videojuegos), se necesita más investigación para investigar la relación entre el tiempo de pantalla específico del teléfono inteligente y la salud autoevaluada. Este estudio exploratorio tuvo como objetivo abordar las brechas clave en la evidencia al investigar la asociación entre el uso de teléfonos inteligentes (mensajes de texto, uso de Internet, juegos y uso total) y la salud física (estado de peso y salud autoevaluada) entre los jóvenes en un entorno urbano en Canadá.

Los datos recopilados para este estudio son parte de Smart Platform, una iniciativa epidemiológica digital y de ciencia ciudadana para la vigilancia ética de la salud de la población, la traducción integrada del conocimiento y las intervenciones conductuales en tiempo real [17]. Se utilizó una aplicación de teléfono inteligente personalizada, desarrollada como parte de Smart Platform, para involucrar a los participantes como científicos ciudadanos para capturar patrones de comportamiento y su relación con los resultados de salud física [17]. Siguiendo las instrucciones descritas en la Fig. 1, los participantes tenían la opción de descargar la aplicación utilizando teléfonos inteligentes Android y iPhone a través de Google Play Store o Apple App Store [17]. Los participantes proporcionaron todos los datos a través de sus teléfonos inteligentes, incluidos los datos demográficos y subjetivos a través de las preguntas de la encuesta utilizando su teléfono inteligente. Estudios anteriores han demostrado que las aplicaciones de teléfonos inteligentes se pueden usar para recopilar datos de salud válidos y confiables tanto en centros rurales como urbanos, y dentro de diversas poblaciones; por ejemplo, de estudiantes universitarios y familias de bajos ingresos [18]. Smart Platform es un enfoque innovador que aprovecha la aceptación del mercado de la tecnología digital, como los teléfonos inteligentes de propiedad de los ciudadanos, para comprender mejor los comportamientos de salud de la población [19].

Instrucciones para convertirse en un científico ciudadano

Se reclutó un total de 808 científicos ciudadanos jóvenes y adultos jóvenes (de 13 a 21 años) a través de las sesiones de participación de las escuelas públicas y católicas de Regina celebradas en varias escuelas secundarias de Regina, Saskatchewan en 2018. Se acercó a todas las escuelas secundarias de la ciudad de Regina para que participaran. en el estudio. De las 5 escuelas que aceptaron, la tasa de participación superó el 88 % de los estudiantes de secundaria (grados 9 a 12) en todas las escuelas participantes. Esto indica que la muestra fue representativa de la población joven en una jurisdicción urbana de Canadá, particularmente porque las escuelas que participaron pertenecían a barrios con variado nivel socioeconómico. La estrategia de reclutamiento requería el desarrollo y mantenimiento de una relación de colaboración con los administradores escolares para programar sesiones de reclutamiento en persona. Durante cada sesión, los miembros del equipo de investigación dedicaron tiempo a describir el estudio, responder preguntas y ayudar a los jóvenes a descargar la aplicación del estudio en sus teléfonos inteligentes.

Todos los participantes debían confirmar su edad, pero solo los participantes mayores de 18 años debían completar el consentimiento informado (Fig. 2) a través de la aplicación en su teléfono inteligente. Para los participantes de 13 a 17 años, los padres o tutores de cada joven proporcionaron el consentimiento informado implícito antes de la sesión de reclutamiento para que tuvieran la oportunidad de leer sobre el estudio y hacer preguntas. Si algún padre o tutor no desea que su hijo participe en el estudio, puede enviar un correo electrónico al equipo a [email protected] o [email protected].

Formulario de consentimiento informado

Además, la aplicación para teléfonos inteligentes proporcionó una opción de abandono, en la que se informó a los jóvenes y a sus cuidadores que cada participante podía negarse a participar en el estudio o retirarse del estudio sin ninguna sanción en cualquier momento durante el ciclo de recopilación de datos (Fig. 3). Los participantes recibieron instrucciones claras sobre cómo retirarse del estudio dentro de la aplicación y estas instrucciones estuvieron disponibles para ellos en todo momento, a través de la aplicación [17].

Opción de abandono de estudios en la aplicación para teléfonos inteligentes

Para garantizar la seguridad de los datos y la privacidad de los participantes, los datos se anonimizaron y cifraron antes de cargarlos en el servidor seguro [20]. La aplicación del estudio que los participantes descargaron en su teléfono no supervisó la actividad personal, como mensajes de texto o búsquedas en Internet, y no pudo acceder a ninguna información personal en los teléfonos inteligentes, como el carrete de la cámara o las listas de contactos [20]. Además, los participantes tenían la opción de desactivar la recopilación de datos de los sensores objetivos (como el GPS y el estado de la pantalla) a su discreción. Finalmente, si un participante decidió retirarse del estudio, pero ya había participado en algún grado, podría haber solicitado que se eliminen sus datos.

Todos los datos se recopilaron a través de una combinación de encuestas de autoinforme validadas en los dispositivos de teléfonos inteligentes de los participantes durante el año escolar en un solo período de 8 días [12, 21]. Los participantes completaron la Encuesta de jóvenes de 124 ítems, que incluyó encuestas de autoinforme validadas que recopilaron datos sobre el uso de teléfonos inteligentes y comportamientos de tiempo frente a la pantalla, características demográficas y resultados de salud como el estado del peso y la salud autoevaluada.

A los participantes en este estudio se les pidió que informaran por sí mismos la cantidad de tiempo (en minutos) que dedicaron a actividades específicas frente a la pantalla del teléfono inteligente durante el año escolar, en un día normal entre semana y un día de fin de semana. Para lograr esto, la Encuesta de Jóvenes incluyó una versión modificada del Cuestionario de Comportamiento Sedentario (SBQ) de 9 preguntas utilizado para medir el uso del tiempo de pantalla en general [22]. El SBQ se modificó específicamente para capturar el uso integral de teléfonos inteligentes [17] e incluyó los siguientes comportamientos: (1) navegar por Internet (p. ej., Facebook, Snapchat, Instagram, YouTube, Reddit, leer noticias, etc.), (2) jugar videojuegos y (3) mensajes de texto.

Usando los datos autoinformados recopilados, se calcularon variables de uso de teléfonos inteligentes separadas para las variables de días de semana y fines de semana para los siguientes comportamientos: (1) uso de Internet, (2) juegos, (3) mensajes de texto y una suma de los tres comportamientos para estimar ( 4) tiempo total de pantalla del teléfono inteligente. Se crearon cuatro variables adicionales para capturar la actividad semanal de los teléfonos inteligentes. El uso de teléfonos inteligentes se calculó durante una semana completa mediante la suma de la variable del día de la semana multiplicada por 5 y la variable del día del fin de semana multiplicada por 2 para los siguientes comportamientos: (1) uso semanal de Internet, (2) juegos semanales, (3) mensajes de texto semanales, y (4) tiempo semanal frente a la pantalla del teléfono inteligente.

Actualmente no hay recomendaciones de salud pública para el tiempo de pantalla de los teléfonos inteligentes específicamente. Sin embargo, la recomendación general para el uso recreativo de pantallas por parte de los jóvenes es de no más de dos horas por día [23]. Como tal, en este estudio, el "uso elevado de teléfonos inteligentes" se definirá como "más de dos horas" para los días de semana y los fines de semana, y "más de 14 horas" para el uso semanal de teléfonos inteligentes.

Los participantes autoinformaron su altura en centímetros y su peso en libras. La altura y el peso se convirtieron a metros y kilogramos respectivamente para poder calcular el IMC y determinar el estado del peso. Para los cálculos del IMC, primero se calculó el IMC bruto (kg/m/m). Luego usamos la función 'egen' en Stata 15.0 para generar categorías de IMC. Se utilizó la función 'egen' con la función zbmicat mientras se especificaban las tablas de crecimiento de la OMS de 2007 y a qué variables corresponden la edad y el sexo para que la clasificación del IMC sea específica para la edad y el sexo, de acuerdo con las directrices. Se utilizaron los puntos de corte del IMC de la Organización Mundial de la Salud [24] para interpretar las categorías del estado del peso, como la delgadez, el peso saludable, el sobrepeso y la obesidad [25,26,27]. A los efectos de este estudio, se realizó una regresión binomial para analizar el sobrepeso/obesidad en comparación con el peso saludable.

Estudios anteriores han demostrado que las evaluaciones de las personas sobre su propia salud son una herramienta confiable [28, 29] con un poder y una validez crecientes a lo largo del tiempo. Por ejemplo, Schnittker y Bacak (2014) encontraron que las encuestas de salud autoevaluadas tenían mayor fuerza en la predicción entre 1980 y 2002. Para determinar la salud autoevaluada, se pidió a los participantes que respondieran la siguiente pregunta: "En general, ¿usted diga que su salud es..." A los participantes se les proporcionó opciones de "Muy bueno", "Bueno", "Regular", "Malo" o "Muy malo". Las respuestas se fusionaron para representar categorías de "Muy bueno/Bueno" frente a "Regular/Malo/Muy malo". Se realizó una regresión binomial para analizar aquellos que sentían que tenían buena salud frente a los que sentían que tenían mala salud.

Cada modelo estadístico en este estudio controló el género, la escuela, el grado y el origen étnico. Como parte de la encuesta de 124 ítems, los participantes respondieron a la pregunta "¿Cuál es su género?" con tres opciones de respuesta: femenino, masculino, transgénero, otro, o prefiere no revelar. Como tal, el género fue una variable categórica en este análisis. Las encuestas de teléfonos inteligentes también preguntaron a los participantes a qué escuela asistían (1 de 5 escuelas participantes en Saskatchewan; las escuelas fueron una variable categórica en este análisis) y en qué grado estaban (grados 9, 10, 11 o 12; el grado era una variable continua). variable en este análisis). Finalmente, si bien la encuesta permitió una variedad de opciones para elegir el origen étnico, para el propósito de este estudio, dado el contexto canadiense, las categorías se adaptaron para representar a las poblaciones indígenas, canadienses y de otras etnias. El origen étnico fue una variable categórica en este análisis.

Todos los análisis se completaron con Stata versión 15.0 con un valor de significación de p < 0,05. La Tabla 1 muestra las frecuencias demográficas calculadas para variables binarias y categóricas y las medias y desviaciones estándar calculadas para variables continuas. Se utilizaron modelos de regresión binaria para evaluar la asociación entre las medidas de salud física (estado de peso y salud autoevaluada) como variables dependientes y el uso de teléfonos inteligentes como la principal variable independiente. Para tener en cuenta los comportamientos únicos de los teléfonos inteligentes, se realizaron modelos separados para evaluar Internet, los juegos y los mensajes de texto frente al uso total de teléfonos inteligentes, que fue la suma de los tres comportamientos. Cada modelo controló la escuela de género, el grado y el origen étnico. El tamaño de la muestra se determinó mediante cálculos de potencia que indicaron que una muestra de 306 sería suficiente para p < 0,05 con una potencia de 0,8 y razones de probabilidad superiores a 2,0.

Para garantizar la confidencialidad, los datos se cifraron antes de almacenarse en los teléfonos inteligentes y se transmitieron a los servidores cuando los dispositivos establecieron una conexión Wi-Fi. Todos los artefactos identificables (p. ej., fotografías) se eliminaron o desidentificaron antes del análisis de datos. Los permisos integrados en la aplicación están restringidos para que la aplicación no pueda acceder a la información de identificación personal que está presente en los teléfonos inteligentes (por ejemplo, la lista de contactos o los sitios de red visitados). La anonimización de direcciones MAC se utilizó para proteger los datos de los científicos ciudadanos en función de un algoritmo hash simple. Los riesgos y las opciones de gestión de la privacidad se aclararon a los científicos ciudadanos mientras obtenían el consentimiento informado. Todos los científicos ciudadanos tenían la opción de abandonar el estudio o pausar la recopilación de datos en cualquier momento a través de la aplicación. Además, también tenían la opción en la configuración de la aplicación para cargar datos solo cuando tenían acceso a WI-FI y/o cuando estaban cargando sus teléfonos [17]. Se proporcionaron instrucciones claras sobre el retiro del estudio dentro de la aplicación.

Para este estudio se reclutó un total de 808 jóvenes, de 13 a 21 años de edad. De estos, 436 participantes que proporcionaron datos sobre el uso de teléfonos inteligentes se incluyeron en este estudio. La Tabla 1 proporciona las características de la muestra, donde el 55,7% se identificó como mujer, el 38,5% como hombre y el 5,7% como transgénero, otro o prefirió no revelar su género. Las categorías de origen étnico se adaptaron para representar a las poblaciones indígenas (5 %), canadienses (39,8 %) y otras (55,2 %). Los jóvenes fueron reclutados de los grados 9 (29,7%), 10 (20,4%), 11 (14,5%) y 12 (35,4%) y la edad promedio fue de 16 años.

La proporción de jóvenes que reportaron un alto uso de teléfonos inteligentes se representa en la Fig. 4a-c, y la mala salud física y la salud autoevaluada en la Fig. 4d. Para el uso elevado de teléfonos inteligentes en un día normal de la semana durante el año escolar (Fig. 4a), el 45,5 % de los participantes informó haber usado su teléfono inteligente durante dos horas o más para acceder a Internet; 11,4% para juegos; 15,3% por mensajes de texto; y 66,3% para todos los comportamientos combinados. En un día típico de fin de semana durante el año escolar (Fig. 4b), el 47,8% de los participantes informaron usar su teléfono inteligente durante dos horas o más para usar Internet; 12% para juegos; 20% por mensajes de texto; y 73,9% para todos los comportamientos combinados. Finalmente, durante una semana completa durante el año escolar (Fig. 4c), el 47,8 % de los participantes informó usar su teléfono inteligente durante 14 o más horas de Internet; 12,0% juegos de azar; 15,8% mensajes de texto; y 71,2% en todos los comportamientos combinados.

La Figura 4d muestra la proporción de jóvenes que reportan un estado de peso con sobrepeso/obesidad, así como una mala salud autopercibida. En cuanto al estado de peso, el 35,1% de los participantes se clasificaría como con sobrepeso u obesidad. Además, el 37,8% de los jóvenes en este estudio calificaron su salud general como mala.

Proporción (en porcentaje) de jóvenes que informan un alto uso de teléfonos inteligentes (> 2 h/día), un alto estado de peso y una autoevaluación de salud deficiente. a Alto uso de smartphones entre semana. b Alto uso de smartphones los fines de semana. c Alto uso de teléfonos inteligentes durante una semana típica. d Estado de peso elevado y mala salud autopercibida.

Los resultados del modelo de regresión que evaluó la relación entre el uso excesivo de teléfonos inteligentes y el estado de peso se pueden encontrar en la Tabla 2 (Modelo 1–6). Los participantes que dedicaron un tiempo excesivo a la pantalla de juegos durante una semana y un día de la semana típicos tenían 2,46 y 2,50 veces más probabilidades que sus compañeros de tener un estado de IMC con sobrepeso/obesidad (semana típica: IC del 95 % = 1,19–5,13, resultados del Modelo 1; fin de semana: 95 % IC = 1,17–5,32, resultados del modelo 3), respectivamente.

El modelo 1 contenía todo: uso de Internet, uso de juegos y uso de mensajes de texto en el mismo modelo, al igual que los modelos 2 y 3. Mientras que los modelos 4, 5 y 6 contenían una variable que es la suma de los tres comportamientos de teléfonos inteligentes y el solo variables de control (es decir, no se incluyeron otras variables de uso de teléfonos inteligentes).

Los resultados del modelo de regresión que evaluó la relación entre el uso excesivo de teléfonos inteligentes y la salud autoevaluada se pueden encontrar en la Tabla 3 (Modelo 7–12). Los participantes que dedicaron un tiempo excesivo a la pantalla de juegos durante un día típico de fin de semana tenían 2,34 veces más probabilidades que sus compañeros de informar una mala salud autoevaluada (IC del 95 % = 1,22–4,61, resultados del Modelo 8).

El modelo 7 contenía todo: uso de Internet, uso de juegos y uso de mensajes de texto en el mismo modelo, al igual que los modelos 8 y 9. Mientras que los modelos 10, 11 y 12 contenían una variable que es la suma de los tres comportamientos de teléfonos inteligentes y el solo variables de control (es decir, no se incluyeron otras variables de uso de teléfonos inteligentes).

La Figura 5 muestra la media ajustada estimada del estado de peso y la autoevaluación de la salud en los comportamientos significativos de uso de teléfonos inteligentes de los modelos de regresión. Dirigimos nuestra atención a los juegos, ya que fueron los hallazgos significativos en cuatro modelos. La Figura 5a muestra los resultados significativos del Modelo 1, a medida que aumenta el juego, también lo hace la media ajustada del estado de peso. Los hallazgos también son similares en la Fig. 5b (hallazgos significativos del modelo 2), Fig. 5c (hallazgos significativos del modelo 3). Esta tendencia también se ve en la Fig. 5d, a medida que aumenta el juego, también lo hace la media ajustada de informar una mala salud autoevaluada (hallazgos significativos del modelo 8).

Media ajustada del estado de peso (a, b, c) y salud autoevaluada (d) en diferentes niveles de juego. Todos los modelos controlados por uso de Internet, uso de mensajes de texto, género, etnia, grado y escuela

El objetivo de este estudio fue investigar la relación entre el uso de teléfonos inteligentes y los resultados de salud física, a saber, el estado del peso y la autoevaluación de la salud. Esta investigación se implementó mediante el uso de Smart Platform, que es una iniciativa epidemiológica digital y de ciencia ciudadana para la vigilancia ética de la salud de la población, la traducción integrada del conocimiento y las intervenciones conductuales en tiempo real [17]. Los hallazgos de este estudio se basan en la evidencia actual que indica que aquellos que pasan demasiado tiempo frente a la pantalla tienen un mayor riesgo de resultados de salud deficientes [2, 16, 31]. Sin embargo, hay varios hallazgos en este estudio que abordan las lagunas en el cuerpo de conocimiento actual con respecto a lo que se sabe sobre la juventud y los dispositivos digitales más utilizados: los teléfonos inteligentes [8, 9].

Está bien documentado que los comportamientos de tiempo de pantalla, incluido el uso de teléfonos inteligentes, están fuertemente asociados con una mala condición física y un mayor estado de peso en la población adulta [32,33,34,35] y aunque hay menos evidencia disponible, estas asociaciones también se encuentran también con los jóvenes [15, 36]. Nuestro estudio también encontró que los jóvenes que participaban mucho en juegos usando sus teléfonos inteligentes tenían un mayor riesgo de vivir con sobrepeso u obesidad. Nuestro estudio es único en el sentido de que nuestros resultados mostraron que estas asociaciones eran ciertas para los jóvenes que reportaron 2 horas o más de juegos con teléfonos inteligentes durante la semana y los fines de semana.

Sin embargo, algunas investigaciones indican que los hallazgos sobre el estado del peso y los videojuegos entre los jóvenes siguen siendo ambiguos [39]. Esto puede deberse en parte a la creciente popularidad de los videojuegos activos que alientan a los jóvenes a moverse mientras participan en el tiempo frente a la pantalla [38, 39]. Sin embargo, un metanálisis realizado por Bochner, Sorensen y Belamarich (2015) indicó que, aunque los comportamientos activos frente a la pantalla pueden aumentar el gasto de energía, generalmente no es lo suficientemente alto como para asociarse con un estado de peso más bajo o pérdida de peso en la juventud. Nuestros hallazgos agregan nueva evidencia de que los juegos excesivos con teléfonos inteligentes están asociados con un mayor riesgo de vivir con sobrepeso u obesidad entre los jóvenes. Este es un hallazgo importante debido a la naturaleza omnipresente de estos dispositivos digitales y se suma al conjunto de evidencias de que existe la necesidad de desarrollar pautas de tiempo de pantalla específicas para teléfonos inteligentes para los jóvenes [12].

También descubrimos que los jóvenes que participaban en juegos excesivos de teléfonos inteligentes los fines de semana tenían un mayor riesgo de reportar una salud regular, mala o muy mala. La autoevaluación de la salud es un poderoso predictor de morbilidad y mortalidad [28] y también un concepto comúnmente utilizado como indicador de salud tanto para el bienestar eudaimónico como para la calidad de vida [40,41,42,43]. Hay una gran cantidad de literatura que concluye que la inactividad física y las altas tasas de comportamiento sedentario tienen asociaciones negativas con la autoevaluación de la salud [44,45,46]. En general, la investigación sugiere que los jóvenes que participan en más de 2 h por día de actividades frente a la pantalla corren el riesgo de tener una mala salud autoevaluada [47]. Por ejemplo, la investigación centrada en los tipos tradicionales de uso del tiempo frente a la pantalla, como ver televisión y juegos de computadora/videojuegos, mostró que un mayor tiempo frente a la televisión, no el tiempo frente a la pantalla de juegos de computadora/videojuegos, se asoció con una autoevaluación de salud deficiente, pero solo para los hombres [ dieciséis]. Por el contrario, un mayor tiempo frente a la televisión y el tiempo frente a la computadora/videojuegos tuvo otros impactos negativos en la salud de las mujeres; es decir, con amistades sociales [16]. Sin embargo, dichos estudios consideran la actividad del tiempo frente a la pantalla usando la computadora, los videojuegos, la navegación por Internet y la televisión, mientras que este estudio aborda una brecha en nuestra comprensión del tiempo frente a la pantalla y proporciona evidencia específicamente sobre el uso de dispositivos de teléfonos inteligentes con la población joven.

En general, este estudio es único porque se enfoca específicamente en la ciencia ciudadana juvenil, como parte de Smart Platform [17]. La ciencia ciudadana es un enfoque participativo para realizar investigaciones, donde los investigadores colaboran con los participantes desde la recopilación de datos hasta la traducción del conocimiento [17, 20, 48]. El uso de herramientas y tecnologías digitales confiables y accesibles, como los teléfonos inteligentes, puede mejorar los enfoques de ciencia ciudadana [17, 20]. Los datos recopilados para este estudio aprovecharon la aceptación del mercado de los teléfonos inteligentes de propiedad de los ciudadanos para comprender mejor los comportamientos de tiempo de pantalla de los jóvenes. Además, todos los participantes completaron la Encuesta de jóvenes de 124 ítems que incluía una versión modificada del SBQ de 9 preguntas utilizado para medir el comportamiento sedentario y la acumulación de tiempo frente a la pantalla [22]. El propósito de adaptar esta encuesta fue capturar comportamientos complejos basados en el tiempo de pantalla (navegar por Internet, jugar, enviar mensajes de texto) en una variedad de dispositivos digitales (computadora, computadora portátil, tableta, teléfono inteligente) [17].

Si bien las pautas de tiempo frente a la pantalla siguen enfocadas en limitar el tiempo real que se pasa en las pantallas en general [49], hay organizaciones de salud que brindan sugerencias, particularmente a los padres y tutores, sobre considerar no solo la cantidad de tiempo en las pantallas sino también la calidad del contenido que los jóvenes se dedican a [50]. Este estudio reitera la importancia de desarrollar hábitos saludables frente a la pantalla al mostrar que existen variaciones en los resultados de salud que dependen del tipo de comportamiento frente a la pantalla. Por ejemplo, estudiamos comportamientos de Internet, juegos y mensajes de texto específicamente en teléfonos inteligentes, donde la actividad de juego fue el único comportamiento asociado con resultados negativos para la salud. La investigación futura debe centrarse en una relación multidireccional entre los resultados de salud y las actividades de juego específicas en los teléfonos inteligentes mediante la segregación de juegos activos y pasivos [38, 39].

La fortaleza clave de este estudio es que utilizamos los propios teléfonos inteligentes de los ciudadanos jóvenes para recopilar datos de manera ética y eficiente sobre los resultados de salud y los comportamientos de tiempo frente a la pantalla. Además, este estudio adaptó encuestas autoinformadas validadas para investigar más a fondo los comportamientos específicos de los dispositivos de teléfonos inteligentes, no solo centrándose en el uso general de teléfonos inteligentes, sino también en los comportamientos individuales (juegos, mensajes de texto, etc.). Sin embargo, como ocurre con todas las investigaciones que se basan en el recuerdo de los participantes de una encuesta validada que se modificó (tiempo de pantalla) o de una pregunta única (autoevaluación de la salud), la validez de las medidas tiene limitaciones. Por ejemplo, este estudio pidió a los jóvenes que informaran sobre su peso y estatura. Aunque se recomiendan medidas objetivas por parte de un profesional capacitado, dada la naturaleza digital de la encuesta, las medidas objetivas no serían factibles. Además, aunque asociado con el estado del peso, nuestro análisis no incluyó la ingesta dietética ya que no se recopiló como parte de la encuesta. Se recopiló información sobre la actividad física; sin embargo, no encontramos diferencias significativas en la actividad física entre los grupos de IMC, por lo que no la incluimos en los análisis por la parsimonia de los modelos. También es importante señalar que esta fue una investigación exploratoria entre el uso de teléfonos inteligentes y la salud física, que no profundizó en vías más profundas, como las diferencias de género en el uso de teléfonos inteligentes. Los estudios futuros deberían realizar análisis estratificados por género entre el uso de teléfonos inteligentes, el estado del peso y la salud autoinformada.

Finalmente, dado que este es un estudio transversal realizado en una sola jurisdicción, la futura investigación longitudinal debería intentar replicar el enfoque empleado en este estudio utilizando el Smart Framework [20] en múltiples jurisdicciones para ampliar la generalización y la representatividad.

Los resultados de este estudio indican que los jóvenes que pasan más de 2 horas al día frente a la pantalla de sus teléfonos inteligentes están asociados con un estado de peso casi 3 veces mayor y reportan una salud general deficiente que sus pares que pasan menos tiempo en sus teléfonos inteligentes. Este estudio investiga múltiples comportamientos de tiempo de pantalla de teléfonos inteligentes (internet, juegos y mensajes de texto) y destaca que diferentes comportamientos de tiempo de pantalla de teléfonos inteligentes tienen asociaciones únicas con el estado de salud de los jóvenes. Las pautas actuales de tiempo de pantalla no tienen en cuenta el matiz de la acumulación de tiempo de pantalla en diferentes dispositivos digitales. En esta era digital, donde los jóvenes informan consistentemente un uso significativamente mayor de teléfonos inteligentes, es evidente que se necesita más investigación con diseños de estudio más sólidos para informar las pautas de tiempo de pantalla específicas de teléfonos inteligentes para los jóvenes.

El estudio es parte de Smart Platform, una iniciativa de ciencia ciudadana y mHealth para la vigilancia ética, la traducción integrada del conocimiento y las políticas e intervenciones en tiempo real. Dado que este estudio contiene datos confidenciales, como la ubicación con marca de tiempo de los científicos ciudadanos, las solicitudes de datos deben enviarse a la Junta de ética de investigación de la Universidad de Regina a [email protected].

Índice de masa corporal

Cuestionario de Comportamiento Sedentario

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Los autores desean expresar su agradecimiento por la participación de los jóvenes científicos ciudadanos y las juntas de escuelas públicas y católicas de Regina en esta iniciativa.

Todos los participantes debían confirmar su edad y completar el consentimiento informado a través de la aplicación en su teléfono inteligente. Se obtuvo el consentimiento informado de los participantes durante las sesiones de reclutamiento, y para los menores (menores de 16 años) se obtuvo el consentimiento informado de sus padres/cuidadores. Esto se logró proporcionando formularios de consentimiento informado implícito a los cuidadores de cada joven (13 a 16 años) antes de la sesión de reclutamiento para que los padres tuvieran la oportunidad de leer sobre el estudio, hacer preguntas y comunicarse con el equipo de investigación si no lo hacían. desea que su hijo participe en el estudio. Para lograr esto, colaboramos con los administradores escolares que enviaron por correo electrónico los formularios de consentimiento informado a cada hogar antes de una sesión de recopilación de datos programada. Si algún padre no desea que su hijo participe en el estudio, puede enviar un correo electrónico a nuestro equipo a [email protected] o [email protected] para notificarnos. La aplicación para teléfonos inteligentes proporcionó una sección de consentimiento informado en la que se informó a los jóvenes que cada participante podía negarse a participar en el estudio o retirarse del estudio sin ninguna sanción en cualquier momento durante el ciclo de recopilación de datos. Los participantes recibieron instrucciones claras sobre cómo retirarse del estudio dentro de la aplicación y estas instrucciones estuvieron disponibles para ellos en todo momento, a través de la aplicación.

Este estudio fue financiado por el Programa de Cátedras de Investigación de Canadá como parte de la Cátedra de Investigación de Canadá de TRK en Salud Digital para la Equidad. Los datos se recopilaron con el apoyo de la Subvención de Establecimiento #3779 de la Fundación de Investigación de la Salud de Saskatchewan y el Premio al Líder de Investigación Orientada al Paciente de la Fundación de Investigación de la Salud de Saskatchewan-Centro de Saskatchewan para la Investigación Orientada al Paciente, que fueron otorgados a TRK. Los patrocinadores no tuvieron ningún papel en el diseño del estudio, la recopilación y el análisis de datos, la decisión de publicar o la preparación del manuscrito.

Johnson Shoyama Graduate School of Public Policy, Universidad de Regina, 2155 College Ave, Regina, Saskatchewan, S4M 0A1, Canadá

kayla brodersen

Trent University Durham, 55 Thornton Road South, Oshawa, Ontario, L1J 5Y1, Canadá

Nour Hammami

Laboratorio DEPtH, Escuela de Estudios de la Salud, Facultad de Ciencias de la Salud, Western University, 1151 Richmond St, London, Ontario, N6A 3K7, Canadá

Tarun Reddy Katapally

Departamento de Epidemiología y Bioestadística, Facultad de Medicina y Odontología de Schulich, Western University, London, Ontario, N6A 3K7, Canadá

Tarun Reddy Katapally

Instituto de Investigación de Salud Infantil, Instituto de Investigación de Salud Lawson, Londres, Ontario, N6C2R5, Canadá

Tarun Reddy Katapally

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Conceptualización, KB y TRK; metodología, NH y TRK; software, Nueva Hampshire; validación, NH; análisis formal, KB y NH; investigación, KB y TRK; curación de datos, KB y NH; redacción—preparación del borrador original, KB; redacción—revisión y edición, NH y TRK; visualización, NH; supervisión, NH y TRK; administración de proyectos, KB y TRK; adquisición de fondos, TRK Todos los autores han leído y están de acuerdo con la versión publicada del manuscrito".

Correspondencia a Tarun Reddy Katapally.

El estudio se realizó de acuerdo con la Declaración de Helsinki y fue aprobado por los Consejos de Ética en Investigación de la Universidad de Regina y Saskatchewan a través de un protocolo de revisión sincronizada (REB #2017-29).

No aplica.

Los autores declaran no tener conflicto de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Brodersen, K., Hammami, N. & Katapally, TR ¿El uso excesivo de teléfonos inteligentes está asociado con el estado de peso y la autopercepción de salud entre los jóvenes? Un estudio de plataforma inteligente. BMC Salud Pública 23, 234 (2023). https://doi.org/10.1186/s12889-023-15037-8

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Recibido: 15 Agosto 2022

Aceptado: 12 de enero de 2023

Publicado: 03 febrero 2023

DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-15037-8

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