Efectos de limitar el uso de pantallas digitales en pozos

npj Mental Health Research volumen 1, Número de artículo: 14 (2022) Citar este artículo

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Los estudios han relacionado un mayor uso de pantallas digitales con una peor salud mental. Sin embargo, existe evidencia experimental limitada que sugiere una relación causal. En este ensayo, nuestro objetivo fue investigar los efectos de limitar el uso recreativo de pantallas digitales sobre el bienestar mental, el estado de ánimo y los biomarcadores de estrés en adultos sanos jóvenes y de mediana edad. Asignamos aleatoriamente a 89 familias (incluidos 164 adultos) para participar en una intervención o control extensivo de reducción de medios de pantalla. Se indicó a los participantes del grupo de intervención que redujeran el uso recreativo de pantallas a menos de 3 horas por semana por persona. El cumplimiento de la intervención se evaluó mediante aplicaciones y monitores de televisión. El estado de ánimo y el bienestar mental subjetivo general, y los biomarcadores diarios de estrés (cortisol y cortisona salivales) se evaluaron al inicio del estudio y a las 2 semanas de seguimiento. La reducción del uso recreativo de pantallas digitales resultó en una mejora significativa del bienestar y el estado de ánimo autoinformados en los adultos asignados a la intervención en comparación con el control. No observamos efectos de intervención para biomarcadores de estrés. (ClinicalTrials.gov: NCT04098913, 23/09/2019).

La proporción de adultos con indicadores de mala salud mental (es decir, trastornos de ansiedad, depresión y bienestar mental general) ha aumentado durante la última década en muchos países1,2,3,4,5,6. Durante este mismo período, se han producido cambios notables en la tecnología digital y en la forma en que se utilizan los dispositivos de pantalla. El uso de pantallas digitales se ha convertido en una parte importante de la vida de las personas. Los dispositivos de medios de pantalla brindan infinitas oportunidades, como consultar las últimas noticias, correos electrónicos, desplazarse por los sitios de redes sociales, transmitir películas y series, hacer videollamadas a amigos y mucho más. Aunque cada una de estas actividades no es necesariamente beneficiosa o dañina, la disponibilidad ubicua de dispositivos digitales y los altos niveles de participación y expectativa social de estar siempre disponible pueden afectar la salud física y mental. Las preocupaciones sobre el daño potencial continúan siendo objeto de intensos debates entre los profesionales de la salud, los educadores y los investigadores7,8,9.

El uso de pantallas digitales se ha relacionado con una menor salud mental autoinformada (p. ej., mayores niveles de depresión, estrés percibido y estado de ánimo negativo) en adultos. Una revisión sistemática y un metanálisis encontraron que el uso intensivo de pantallas se asoció con un aumento del 28 % en las probabilidades de depresión según los datos de siete estudios longitudinales y 12 transversales10. Además, una revisión sistemática y un metanálisis de 37 estudios transversales informaron una asociación positiva significativa entre el uso de teléfonos inteligentes y el estrés y la ansiedad11. Si bien los hallazgos basados en estudios observacionales pueden verse afectados por la confusión no controlada o el sesgo de información causado por el uso de pantallas autoinformadas10,12, otra limitación importante es la posibilidad de causalidad inversa, es decir, que el uso recreativo de pantallas aumenta como consecuencia. de problemas de salud mental8. Recientemente, algunos estudios experimentales han investigado los efectos a corto plazo de reducir el uso de las redes sociales (no el uso general de pantallas recreativas) en la salud mental13,14,15,16,17. Sin embargo, la evidencia aún no es concluyente principalmente debido a limitaciones metodológicas como la falta de una evaluación objetiva del cumplimiento de la intervención o el incumplimiento de la intervención.

Además del impacto en la salud mental autoinformada, el uso de medios de pantalla también puede influir en los biomarcadores de estrés, por ejemplo, los niveles diarios de cortisol y cortisona, que muestran un patrón diurno distinto18,19. La secreción de cortisol está regulada por el eje hipotálamo-pituitario-suprarrenal (eje HPA) en respuesta al estrés20,21,22. Una pendiente diurna de cortisol más plana se ha asociado con varios resultados de salud física y mental, por ejemplo, obesidad, depresión y síntomas de externalización21, mientras que una respuesta de despertar de cortisol más alta se ha asociado con un mayor estrés general de la vida y sentimientos de tristeza y agobio del día anterior23, 24 Pocos estudios han investigado la relación entre el uso recreativo de medios de pantalla y biomarcadores de estrés25,26,27,28,29, pero se justifican estudios experimentales.

Teniendo en cuenta las limitaciones de estudios observacionales y experimentales previos, nuestro objetivo fue investigar la relación causal entre el uso recreativo de pantallas digitales (todo uso de pantallas digitales no relacionado con el trabajo (o estudio) y medido fuera del horario laboral autoinformado) y múltiples medidas de salud mental en adultos utilizando datos de un reciente ensayo controlado aleatorizado por grupos (el ensayo SCREENS)30,31. Específicamente, investigamos la eficacia de limitar el uso recreativo de pantallas digitales en el bienestar mental general, el estado de ánimo y los ritmos diarios autoinformados de biomarcadores de estrés (cortisona y cortisol salivales) en adultos.

Un total de 1420 familias indicaron interés en el estudio y fueron seleccionadas para determinar su elegibilidad. De estos, 95 fueron elegibles y todos dieron su consentimiento para participar. Un total de 92 familias (incluidos 171 adultos) completaron las mediciones iniciales, pero tres familias se retiraron antes de la aleatorización. Así, un total de 89 familias (164 adultos) fueron asignadas aleatoriamente al grupo de intervención (45 familias) o al grupo control (44 familias) entre junio de 2019 y marzo de 2021 (fig. 1).

La Figura 1 muestra un flujo de participantes desde la invitación hasta los análisis. Se reclutaron familias con niños; este documento solo informa los resultados de los adultos en las familias.

Las características iniciales de los participantes se presentan para cada grupo en la Tabla 1. Los factores personales y los niveles de uso de medios de pantalla se distribuyeron uniformemente entre los dos grupos, pero los participantes asignados al grupo de control eran aproximadamente dos años mayores que los participantes en el grupo de intervención (Tabla 1). ).

Los adultos del grupo de intervención tenían una mediana de 2,7 h/semana (RIC: 1,7 a 3,6) de uso recreativo de pantallas digitales, mientras que el grupo control, por el contrario, tenía una mediana de 15,5 h/semana (RIC: 9,6 a 22,8). La proporción de participantes que cumplieron con la intervención se informó anteriormente31.

Todos los adultos (control = 82, intervención = 82) se incluyeron en los análisis presentados en la Tabla 2. Los participantes en el grupo de intervención aumentaron significativamente su bienestar mental autoinformado, mientras que los del grupo de control no percibieron ningún cambio en ninguno de los dos. dirección. El efecto de la intervención (diferencia media entre grupos) para el índice de bienestar OMS-5 fue de 8,48 puntos, IC del 95 %: 4,90 a 12,07 (d de Cohen: 0,72, IC del 95 %: 0,39 a 1,05) a favor del uso de la pantalla intervención de reducción (Tabla 2).

Ambos grupos mejoraron significativamente sus puntajes totales de alteración del estado de ánimo, pero los participantes asignados a la reducción de detección tuvieron una mejora significativamente mayor de −6,83 puntos IC del 95 %: −12,68 a −0,97 (d de Cohen: −0,38, IC del 95 %: −0,70 a −0,05 ) en comparación con el control. Los análisis de las subescalas del estado de ánimo revelaron efectos significativos de la intervención para la tensión, la fatiga y el vigor a favor de la intervención (Tabla 2).

Las puntuaciones de cambio de participantes individuales para el índice de bienestar OMS-5 y la puntuación total de trastornos del estado de ánimo se muestran en la Fig. 2. Las puntuaciones medias brutas con desviaciones estándar de las puntuaciones de bienestar y estado de ánimo al inicio y el seguimiento para cada grupo se proporcionan en el suplemento. Tabla 1.

La figura muestra el cambio no ajustado de los participantes individuales en el índice de bienestar OMS-5 (las puntuaciones positivas indican una mejora) y la alteración del estado de ánimo total (las puntuaciones negativas indican una mejora) para los participantes con datos completos al inicio y al seguimiento (n = 151, 92%, y n = 148, 90%).

La mediana del número de muestras de saliva por participante al inicio del estudio fue 11 (IQR: 9 a 12) tanto para el control como para la intervención, mientras que fue 11 (IQR: 9 a 12) para los participantes asignados al control y 12 (IQR: 10 a 12) para los participantes asignados a la intervención durante el seguimiento. Las concentraciones de cortisol y cortisona medidas se muestran en las Figs. 3, 4.

La Figura 3 muestra la mediana de 3 días y los rangos intercuartiles para la concentración de cortisol por asignación de grupo para cada punto de tiempo. La figura también muestra la concentración exacta de cortisol para cada muestra de saliva incluida en los análisis después de eliminar los valores atípicos extremos (los puntos se distribuyen aleatoriamente en cada punto de tiempo únicamente con fines ilustrativos).

La Figura 4 muestra la mediana de 3 días y los rangos intercuartiles para la concentración de cortisona por asignación de grupo para cada punto de tiempo. La figura también muestra la concentración exacta de cortisona para cada muestra de saliva incluida en los análisis después de eliminar los valores atípicos extremos (los puntos se distribuyen aleatoriamente en cada punto de tiempo únicamente con fines ilustrativos).

No se encontraron cambios significativos dentro del grupo en ninguna medida de los niveles diarios de cortisol o cortisona, excepto en la cortisona al despertar entre los adultos asignados al grupo de control (aumento medio de 1,70 nmol/l (IC del 95 %: 0,33 a 3,07)). No encontramos un efecto significativo de la intervención sobre el cambio en ninguna de las medidas de cortisol y cortisona, excepto el nivel de cortisona al despertar (diferencia media en el cambio -1,97 nmol/l (IC del 95 %: -3,91 a -0,03) comparando la intervención con el control) ( Tabla 3). La diferencia de medias estandarizada (d de Cohen) para la muestra del despertar con cortisol y cortisona fue −0,08 (IC del 95 %: −0,40 a 0,22) y −0,09 (IC del 95 %: −0,41 a 0,21). Las puntuaciones medias sin procesar con las desviaciones estándar de las medidas de cortisol y cortisona al inicio y en el seguimiento para cada grupo se proporcionan en la Tabla complementaria 2.

En este ensayo controlado aleatorio por grupos, investigamos la eficacia de reducir el uso recreativo de pantallas digitales en el hogar sobre el bienestar mental general, el estado de ánimo y los biomarcadores diarios de estrés en adultos. Encontramos mejoras significativas en el bienestar mental general autoinformado y el estado de ánimo a favor de la reducción de la pantalla recreativa. No se encontraron efectos de intervención consistentes para las medidas de los niveles diarios de cortisol y cortisona.

Nuestro estudio proporciona evidencia experimental novedosa de que restringir el uso recreativo de pantallas digitales aumenta el bienestar mental general y el estado de ánimo autoinformados. Estos hallazgos están en línea con los resultados de estudios observacionales reportados en revisiones sistemáticas10,11. Hasta donde sabemos, ningún otro ensayo ha investigado el impacto de limitar el uso general de pantallas digitales recreativas en el bienestar mental percibido y el estado de ánimo. Algunos ensayos investigaron los efectos a corto plazo de limitar la participación en las redes sociales sobre el bienestar mental y mostraron resultados mixtos13,14,15,16,17. Una diferencia clave entre los ensayos anteriores y nuestro ensayo es el alto nivel de cumplimiento de la intervención observado en nuestro ensayo. Todos los ensayos anteriores excepto Wezel et al. utilizaron medidas autoinformadas de cumplimiento, que pueden ser propensas al sesgo12. Wezel et al. utilizaron una medida objetiva para documentar el cumplimiento del cambio en la cantidad de uso de las redes sociales y no informaron ningún efecto sobre el bienestar. Sin embargo, su intento de reducir el uso de las redes sociales al 50 y 10 % entre los participantes en los dos grupos de intervención respectivos no tuvo éxito, lo que podría explicar la ausencia de un efecto sobre los resultados de bienestar mental. Además, las intervenciones en ensayos anteriores estaban dirigidas a participantes individuales en lugar de familias. Hay pros y contras del diseño de intervención centrado en el individuo, pero una proporción sustancial del uso de medios de pantalla en las familias ocurre como parte de un contexto social más amplio. Nuestro diseño basado en la familia podría ser un factor importante para el efecto observado sobre el bienestar mental y el estado de ánimo en nuestro ensayo porque puede aumentar el cumplimiento de la intervención a través de procesos de cambio social que pueden iniciar y consolidar el cambio personal32.

El efecto de la intervención de 8,48 puntos (IC del 95 %: 4,90 a 12,07) en el índice de bienestar OMS-5 corresponde a una diferencia de medias estandarizada de 0,72 (d de Cohen). Llama la atención la diferencia de medias estandarizada de moderada a grande dado que la población en estudio eran adultos sanos. Además, el intervalo de confianza se superpone a 10, que se considera la diferencia mínima clínicamente importante33,34. El efecto de la intervención para la puntuación total del trastorno del estado de ánimo fue de bajo a moderado con una diferencia de medias estandarizada de 0,38 (d de Cohen). En relación con los resultados de bienestar mental, sugiere que el uso de pantallas tiene una menor influencia en los estados de ánimo que en el bienestar mental general. El uso de dispositivos de medios de pantalla puede afectar el bienestar y el estado de ánimo a través de varias vías. Una vía puede ser que la mayoría de los adultos siempre lleven consigo un teléfono inteligente. Se ha sugerido la disponibilidad constante para inducir una obligación percibida de estar accesible en todo momento, noción que se ha sugerido para inducir sentimientos de estrés, depresión y culpa35. Otra vía puede ser que el uso pasivo de las redes sociales afecte negativamente el bienestar a través de la comparación social36. Finalmente, Afifi et al. sugieren que el uso de dispositivos de medios de pantalla posiblemente interrumpa y desplace comportamientos fundamentales como comer, hacer ejercicio y dormir, lo que puede inducir estrés29.

Este es el primer ensayo que explora el efecto de limitar el uso de pantallas en los niveles diarios de cortisol y cortisona. Nuestro estudio no proporcionó evidencia consistente de una relación causal entre la restricción del uso de pantallas y el cambio en los biomarcadores de estrés, al menos en el corto plazo de 2 semanas. La ausencia de un efecto sobre el cortisol y la cortisona puede deberse a la falta de poder estadístico para detectar tamaños de efecto pequeños. Una explicación alternativa podría ser que nuestra muestra consistiera en adultos sanos. No podemos descartar que limitar el uso de pantallas en adultos con síntomas de estrés o depresión, que a menudo muestran pendientes alteradas de cortisol diurno y respuestas de cortisol al despertar37,38, podría tener un efecto positivo en sus perfiles de cortisol y cortisona.

Una fortaleza clave de nuestro estudio es el diseño experimental, que aumenta la confianza de que los efectos observados de limitar el uso de medios de pantalla en el bienestar y el estado de ánimo son causales porque se espera que los factores de confusión conocidos y desconocidos se distribuyan por igual entre los grupos que se comparan. Otro punto fuerte de nuestro estudio es la implementación de evaluaciones objetivas del cumplimiento de la intervención31. Además, los participantes incluidos y los participantes no elegibles tenían características de antecedentes similares, es decir, edad, sexo, nivel educativo y uso recreativo de medios de pantalla31. Además, los resultados fueron sólidos después de la estratificación de si los participantes se inscribieron antes o después de COVID-19, es decir, marzo de 2020 (datos no mostrados). Sin embargo, los resultados deben interpretarse teniendo en cuenta las siguientes limitaciones. En primer lugar, debido a la naturaleza conductual de la intervención, no fue posible el cegamiento, lo que puede haber introducido sesgo en los resultados autoinformados porque los participantes pueden haber sido potencialmente influenciados por el conocimiento de estar en el grupo de reducción del uso de pantallas. Esperamos que este posible sesgo, hasta cierto punto, podría haber exagerado el efecto de la reducción del uso de la pantalla en el bienestar mental subjetivo y el estado de ánimo, ya que algunos participantes pueden haber respondido en la dirección de una hipótesis de beneficio o que creen que el deseo del investigador ( el concepto de características de la demanda)39. En segundo lugar, aunque los participantes en el grupo de intervención redujeron con éxito el uso de medios de pantalla, también observamos una disminución modesta en el uso de medios de pantalla en el grupo de control. Esto probablemente se debió a que algunas familias estaban motivadas para intentar disminuir su participación en los medios de la pantalla antes de la aleatorización. En tercer lugar, aunque nuestra evaluación siguió las recomendaciones estándar para la evaluación del cortisol salival21,22,40, la evaluación objetiva del momento de las muestras puede haber fortalecido aún más nuestros resultados. Finalmente, los hallazgos pueden no ser generalizables más allá de los adultos sanos que viven en hogares con niños.

En conjunto, nuestro estudio proporciona evidencia experimental de que limitar el uso recreativo de pantallas digitales afecta positivamente el bienestar mental y el estado de ánimo en adultos. Nuestros hallazgos resaltan la importancia de la conciencia de la cantidad de tiempo que los adultos pasan usando dispositivos de medios de pantalla digital recreativos. Futuros estudios experimentales deberían explorar si las relaciones observadas dependen de tipos específicos de contenido de medios de pantalla o diferentes motivaciones para el uso de pantallas digitales. Además, se justifican estudios que examinen el impacto de las reducciones a largo plazo en el uso de pantallas.

Este estudio es un análisis secundario del ensayo SCREENS (un ensayo controlado aleatorizado de grupos paralelos) y se informa de conformidad con la declaración CONSORT41. El diseño del ensayo se describe en detalle en el protocolo del estudio30. El ensayo SCREENS se diseñó para investigar la eficacia de reducir el uso de medios de pantalla domésticos en varios resultados, y no para evaluar la efectividad pragmática de la intervención. Asignamos familias aleatoriamente (unidad de grupo) para reducir el uso recreativo de pantallas durante un período de 2 semanas (intervención) o continuar usando los medios de pantalla como de costumbre (control). El diseño del grupo se eligió para mejorar el cumplimiento de la intervención de reducción de pantalla. La primera familia se inscribió el 6 de junio de 2019 y la última familia completó un seguimiento el 30 de marzo de 2021.

Obtuvimos la aprobación ética del Comité de Ética del Sur de Dinamarca (S-20170213). Todos los participantes dieron su consentimiento informado por escrito antes de la línea de base. El ensayo se registró en ClinicalTrials.gov (NCT04098913).

Las familias que residían en la región del sur de Dinamarca con al menos un hijo de 6 a 10 años se reclutaron a través de una encuesta poblacional42. Se envió una invitación de encuesta digital a un adulto elegido al azar en cada familia a través de un buzón digital obligatorio (e-Boks). La Autoridad Danesa de Datos Sanitarios realizó la selección aleatoria de los invitados a la encuesta utilizando datos del Sistema de Registro Civil Danés43. La encuesta incluía preguntas sobre los hábitos de uso de pantallas de las familias44. Se pidió a los encuestados que respondieran una pregunta (sí/no) sobre si estaban interesados en participar en el ensayo SCREENS. Evaluamos si las familias eran elegibles según los datos de la encuesta utilizando los siguientes criterios: El padre que respondió tenía un uso de pantalla recreativo autoinformado> percentil 40 (2.4 h / día) según las primeras 1000 respuestas de la encuesta, todos los niños en el hogar tenían que tener > 4 años de edad y los adultos debían ser estudiantes a tiempo completo o estar empleados a tiempo completo (sin turnos nocturnos regulares). Se llamó por teléfono al padre que respondió de las familias que cumplían con estos criterios para confirmar que al menos un adulto y un niño en el hogar estarían dispuestos a participar en el ensayo, y que al menos un adulto participante y todos los niños participantes podrían entregar su teléfono inteligente (s) y tableta (s) por un período de 2 semanas.

Excluimos a participantes individuales de familias elegibles si los participantes no podían participar en actividades físicas cotidianas, si se les había diagnosticado un trastorno del sueño, un trastorno neuropsiquiátrico o un trastorno del desarrollo, o si habían estado de baja por enfermedad relacionada con el estrés. dentro de los últimos 3 meses.

La Red Explorativa de Datos de Pacientes de Odense (OPEN) generó la secuencia de aleatorización de bloques utilizando bloques permutados de dos a cuatro familias. OPEN no tuvo ningún papel en la entrega de la intervención o la recopilación de datos. La aleatorización fue realizada por un miembro del equipo de investigación a través de un sitio web de aleatorización en línea dentro de los hogares de las familias después de completar las evaluaciones de referencia. El miembro del equipo de investigación no tenía conocimiento de la asignación del grupo hasta que se realizó la aleatorización. El estudio fue abierto porque no se pudo lograr el cegamiento de los participantes debido a la naturaleza conductual de la intervención.

Se instruyó a las familias asignadas al grupo de control para que continuaran con sus hábitos habituales de medios de pantalla. Las familias asignadas a la intervención de reducción de pantallas recibieron instrucciones de cambiar sustancialmente sus hábitos de uso de pantallas. En primer lugar, se instruyó a los miembros de las familias asignadas al grupo de intervención para que redujeran el uso recreativo individual de pantallas digitales a un máximo de 3 h/semana durante el período de intervención de 2 semanas. En segundo lugar, se instruyó a todos los participantes para que entregaran su(s) tableta(s) y/o teléfono(s) inteligente(s) a cambio de un teléfono celular no inteligente (Nokia 130). Algunos adultos no pudieron porque tenían teléfonos inteligentes mixtos para el trabajo y el ocio, pero al menos un adulto tenía que hacerlo si la familia quería participar. En tercer lugar, se alentó a las familias a hablar sobre los desafíos esperados de reducir el uso recreativo de pantallas durante 2 semanas y enumerar las posibles soluciones. En cuarto lugar, a los adultos se les permitía hasta 30 min/día del llamado uso necesario de los medios de pantalla (p. ej., concertar citas, consultar la banca en línea, etc.). A los niños que tenían que usar pantallas para la tarea se les permitió hacerlo en la medida necesaria. Durante la intervención, todos los usos de los medios de la pantalla debían registrarse en diarios sencillos. Además, se colocaron de tres a cinco recordatorios de intervención en lugares donde se reúnen las familias y en habitaciones donde los miembros de la familia suelen usar medios de pantalla. Las familias que completaron el experimento SCREENS recibieron un reembolso económico de 70 euros. Los componentes de la intervención se describen con más detalle en el protocolo del estudio30.

El uso recreativo de teléfonos inteligentes, tabletas y computadoras se evaluó objetivamente mediante aplicaciones Device Tracker no comerciales y el uso de la televisión se evaluó mediante un monitor desarrollado internamente31,45. Se consideró que un total de 78 (95 %) adultos asignados al grupo de intervención cumplieron con la intervención porque tenían menos de 7 horas por semana de uso recreativo de pantallas durante el experimento31. En este documento, informamos estadísticas descriptivas (mediana y rangos intercuartílicos) del uso recreativo de pantallas digitales durante el período del experimento para permitir una comparación del contraste en la exposición de la pantalla.

Todos los resultados del ensayo SCREENS se describen en el protocolo del estudio30. Las siguientes secciones describen los resultados del documento actual.

Se utilizó una versión digital del índice de bienestar WHO-5 para evaluar el bienestar mental general antes de que comenzara el protocolo de referencia e inmediatamente después de completar el período del experimento. El cuestionario de cinco ítems se usa ampliamente como una medida de resultado del bienestar mental en ensayos clínicos y tiene una validez aceptable y es psicométricamente sólido34,46. El índice de bienestar OMS-5 consta de cinco afirmaciones sobre cómo se ha sentido una persona (p. ej., "Me he sentido alegre y de buen humor") durante las 2 semanas anteriores. Los participantes debían proporcionar una de las siguientes respuestas: todo el tiempo (5), la mayor parte del tiempo (4), más de la mitad del tiempo (3), menos de la mitad del tiempo (2), algunas veces (1), en ningún momento (0). La puntuación final se calculó para cada adulto sumando las puntuaciones de los cinco elementos y multiplicando la suma bruta por 434. Las puntuaciones más altas corresponden a un mejor bienestar mental.

Los estados de ánimo generales se evaluaron mediante el cuestionario Profile of Mood States, que es una escala validada y ampliamente utilizada para evaluar los estados de ánimo en poblaciones sanas47,48. El cuestionario consta de 65 palabras (p. ej., amistoso, tenso, enojado, etc.) y los participantes debían responder una de las siguientes: Nada (0), Un poco (1), Moderadamente (2), Bastante ( 3), Extremadamente (4). Para dos de las preguntas, la puntuación se invirtió (de 4 a 0). Para los participantes a los que les faltaban datos en menos de 5 elementos individuales (línea de base n = 14, seguimiento n = 15), imputamos la mediana observada para cada elemento de los participantes con datos completos para el elemento. Las puntuaciones se sumaron en seis subescalas distintas (tensión, depresión, ira, fatiga, confusión y vigor). La alteración total del estado de ánimo se calculó sumando las puntuaciones de tensión, depresión, ira, fatiga y confusión y restando la puntuación de vigor47. Las puntuaciones más bajas corresponden a un mejor estado de ánimo para todas las subescalas (excepto la puntuación de vigor) y una alteración total del estado de ánimo.

Se evaluaron biomarcadores salivales de estrés (cortisol/cortisona). Usamos una evaluación ambulatoria de cortisol y cortisona para brindar una imagen más válida desde el punto de vista ecológico de los posibles cambios en los ritmos diarios de secreción de cortisol/cortisona en respuesta a la intervención40. Los participantes recibieron instrucciones cara a cara de un miembro del equipo de investigación sobre cómo completar el muestreo de saliva utilizando Salivettes e intercambios sintéticos (Starstedt, Nümbrecht, Alemania). Enfatizamos la importancia de informar el tiempo real de cada muestra en el diario de muestreo diario. A los participantes también se les proporcionó un manual de muestreo escrito, que incluía imágenes. Se tuvieron que recolectar muestras de saliva en los tres días previos a la aleatorización y durante los últimos tres días del experimento (Figura 1 complementaria) para aumentar la confiabilidad de las mediciones49. Se instruyó a los participantes para que completaran tres muestras por la mañana (al despertar, +30 min, +45 min), que es el protocolo mínimo para evaluar la respuesta al despertar de cortisol/cortisona sugerida en las guías previas de consenso de expertos22. Después de recolectar la muestra del despertar, se instruyó a los participantes para que iniciaran un reloj de alarma preprogramado (Dual Digital Timer, S. Brannan Sons Ltd., Inglaterra) para recordar las colecciones de muestras de +30 min, +45 min. También se instruyó a los participantes para que recolectaran una muestra antes de acostarse. El equipo de investigación instruyó cuidadosamente a los participantes para que se abstuvieran de fumar, hacer ejercicio, cepillarse los dientes, comer o beber cualquier cosa que no fuera agua durante la rutina de muestreo de la mañana y 30 minutos antes de la recolección de la muestra antes de acostarse. Se instruyó a los participantes para que colocaran las muestras en un estante de muestras en su congelador durante el curso del estudio. Todas las muestras se transportaron en cajas refrigeradas y se almacenaron en un congelador en la Universidad del Sur de Dinamarca. Finalmente, transportamos las muestras de saliva al departamento de bioquímica clínica del Hospital Slagelse, Región de Zelanda, donde se analizaron las muestras. Los niveles de cortisol y cortisona se determinaron mediante cromatografía líquida de dilución de isótopos-espectrometría de masas en tándem (LC-MS/MS).

Calculamos las pendientes diurnas diarias de cortisol y cortisona restando la concentración a la hora de acostarse de la concentración al despertar y dividiéndola por el tiempo transcurrido entre las dos muestras50. Se calcularon las siguientes métricas diarias de respuesta al despertar de cortisol y cortisona: CAR30 (concentración de 30 min-concentración de despertar), CAR45 (concentración de 45 min-concentración de despertar), CARpeak (concentración máxima a los 30 o 45 min-concentración de despertar), área bajo la curva suelo (CARaucG), y el área bajo la curva con respecto al aumento (CARaucI) se calculó utilizando las dos fórmulas proporcionadas por Pruessner et al.51.

Los datos de cortisol y cortisona fueron sesgados positivamente en cada punto de tiempo. Por lo tanto, los datos se transformaron logarítmicamente en cada punto de tiempo para identificar valores atípicos extremos (>±3 DE) para las concentraciones de cortisol o cortisona en cada punto de tiempo. Después de una evaluación caso por caso, 36 muestras de cortisol y 38 de cortisona del total de 3636 y 3642 muestras se identificaron como valores atípicos extremos, respectivamente, y se eliminaron40. Las variables transformadas logarítmicamente solo se utilizaron para identificar valores atípicos extremos y no se incluyeron en ningún análisis. Las muestras de saliva de la mañana y las muestras de saliva de la tarde que se desviaron más de 15 min (n = 261) y 60 min (n = 118) del protocolo de muestreo planificado, respectivamente, se excluyeron de los análisis.

La determinación del tamaño de la muestra del ensayo SCREENS se basó en los resultados de nuestro estudio piloto52, y el ensayo SCREENS pretendía tener una potencia del 80 % para detectar una diferencia media de grupo de 24 min/día en el tiempo no sedentario de los niños (resultado primario en el ensayo SCREENS). Por lo tanto, el tamaño de la muestra no fue diseñado para detectar un cambio específico en el bienestar general, el estado de ánimo o las medidas diarias de cortisol y cortisona. Sin embargo, los resultados de nuestro estudio piloto sugieren que nuestro tamaño de muestra total de 164 adultos tiene el poder de detectar tamaños de efecto estandarizados > 0,35 (d de Cohen) para las medidas del área bajo la curva de cortisol y cortisona49.

Los datos se analizaron mediante modelos lineales de efectos mixtos, incluido un término de interacción entre la asignación del grupo y la variable de referencia/seguimiento. Se utilizó la regresión tobit de efectos mixtos para las subescalas de estados de ánimo para tener en cuenta los posibles efectos suelo y techo53, y los valores se censuraron en 0 (límite inferior) para las subescalas de tensión, depresión, ira, fatiga y confusión, y en 32 (límite superior). ) para la subescala de vigor. Todos los análisis incluyeron intercepciones aleatorias a nivel de familia y de participante para tener en cuenta la posible correlación debido a la agrupación. Se ejecutaron modelos distintos con las siguientes variables como resultados: índice de bienestar OMS-5, puntaje total de alteración del estado de ánimo, cada una de las subescalas del Perfil de estados de ánimo, muestra de despertar de cortisol y cortisona, pendientes diurnas de cortisol y cortisona, y cinco medidas diferentes de la respuesta al despertar de cortisol y cortisona (CAR30, CAR45, CARpeak, CARaucG y CARaucI). Todos los modelos se ajustaron por edad porque hubo una diferencia significativa entre los dos grupos al inicio del estudio. Además de las intercepciones aleatorias a nivel de familia y de participante, los modelos de cortisol y cortisona también incluyeron un día de intercepción aleatoria a nivel de evaluación, porque los días se agruparon dentro de los participantes y los participantes se agruparon dentro de las familias. Informamos los niveles iniciales medios de los resultados, el cambio medio estimado dentro del grupo en los resultados y el efecto de la intervención, que es la interacción entre el grupo y la variable de tiempo de cada uno de los modelos de efectos mixtos lineales o tobit. Todas las estimaciones se proporcionaron con intervalos de confianza del 95% y los análisis se realizaron de acuerdo con los principios de intención de tratar. Calculamos la d de Cohen utilizando las puntuaciones de cambios y las desviaciones estándar, y el número de participantes en cada grupo.

No encontramos violaciones de los supuestos de los modelos de efectos mixtos lineales o tobit. Los análisis estadísticos se realizaron con STATA 17 utilizando un nivel α de 0,05 (bilateral).

Los datos desidentificados pueden estar disponibles previa solicitud para fines de investigación después de que se realice un acuerdo de manejo de datos de acuerdo con el Reglamento General de Protección de Datos y la Ley de Protección de Datos de Dinamarca. Póngase en contacto con el autor de correspondencia en caso de consultas de datos.

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Departamento de Ciencias del Deporte y Biomecánica Clínica, Unidad de Investigación para la Epidemiología del Ejercicio, Centro de Investigación en Salud Infantil, Universidad del Sur de Dinamarca, Odense, Dinamarca

Jesper Pedersen, Martin Gillies Banke Rasmussen, Sarah Overgaard Sørensen, Sofie Rath Mortensen, Line Grønholt Olesen, Søren Brage, Peter Lund Kristensen & Anders Grøntved

Steno Diabetes Center Odense, Hospital Universitario de Odense, Odense, Dinamarca

Martin Gillies Banke Rasmussen

Unidad de investigación PROgrez, Departamento de Fisioterapia y Terapia Ocupacional, Hospitales Naestved-Slagelse-Ringsted, Región de Zelanda, Dinamarca

Sofie Rath Mortensen

Unidad de Epidemiología MRC, Universidad de Cambridge, Cambridge, Reino Unido

Soren Brage

Fitness, Aging, and Stress lab, School of Kinesiology, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canadá

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JP ayudó a diseñar el estudio, reclutar participantes, recopilar datos, administrar el flujo de datos, preparar datos para el análisis, realizar análisis estadísticos, interpretar datos y dirigió la redacción del documento. MGBR ayudó a diseñar el estudio, reclutar participantes, recopilar datos y administrar el flujo de datos. SOS ayudó a reclutar participantes, recopilar datos y administrar el flujo de datos. SRM ayudó a recopilar datos y administrar el flujo de datos. LGO ayudó a diseñar el estudio y lograr la aprobación ética. SB conceptualizado y diseñado el estudio. PLK conceptualizó y diseñó el estudio y administró el flujo de datos. EP supervisó la preparación de datos para el análisis, el análisis de datos y ayudó a interpretar los datos. AG conceptualizó y diseñó el estudio, recibió financiación, supervisó el análisis de datos y ayudó a interpretar los datos. Todos los autores revisaron y comentaron la versión final del manuscrito.

Correspondencia a Anders Grøntved.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Pedersen, J., Rasmussen, MGB, Sørensen, SO et al. Efectos de limitar el uso de pantallas digitales sobre el bienestar, el estado de ánimo y los biomarcadores de estrés en adultos. npj Mental Health Res 1, 14 (2022). https://doi.org/10.1038/s44184-022-00015-6

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Recibido: 12 mayo 2022

Aceptado: 29 de septiembre de 2022

Publicado: 12 de octubre de 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s44184-022-00015-6

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