Auswirkungen einer Einschränkung der Nutzung digitaler Bildschirme auf das Wohlbefinden

npj Mental Health Research Band 1, Artikelnummer: 14 (2022) Diesen Artikel zitieren

10.000 Zugriffe

374 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Studien haben eine stärkere Nutzung digitaler Bildschirme mit einer schlechteren psychischen Gesundheit in Verbindung gebracht. Es gibt jedoch nur begrenzte experimentelle Beweise, die auf einen Kausalzusammenhang hinweisen. In dieser Studie wollten wir die Auswirkungen einer Einschränkung der digitalen Bildschirmnutzung in der Freizeit auf das psychische Wohlbefinden, die Stimmung und Biomarker für Stress bei gesunden Erwachsenen im jungen und mittleren Alter untersuchen. Wir haben 89 Familien (darunter 164 Erwachsene) nach dem Zufallsprinzip der Teilnahme an einer umfassenden Intervention oder Kontrolle zur Reduzierung der Bildschirmmedien zugeteilt. Die Teilnehmer der Interventionsgruppe wurden angewiesen, ihre Bildschirmnutzung in der Freizeit auf weniger als 3 Stunden/Woche/Person zu reduzieren. Die Einhaltung der Interventionen wurde mithilfe von Anwendungen und Fernsehmonitoren bewertet. Das allgemeine subjektive psychische Wohlbefinden und die Stimmung sowie die gesammelten täglichen Stress-Biomarker (Speichelcortisol und Cortison) wurden zu Studienbeginn und nach zweiwöchiger Nachuntersuchung beurteilt. Die Reduzierung der Freizeitnutzung digitaler Bildschirme führte bei Erwachsenen, die an der Intervention teilnahmen, im Vergleich zur Kontrollgruppe zu einer deutlich verbesserten Selbsteinschätzung des Wohlbefindens und der Stimmung. Wir beobachteten keine Interventionseffekte für Stress-Biomarker. (ClinicalTrials.gov: NCT04098913, 23.09.2019).

Der Anteil der Erwachsenen mit Anzeichen einer schlechten psychischen Gesundheit (z. B. Angststörungen, Depressionen und allgemeines psychisches Wohlbefinden) ist im letzten Jahrzehnt in vielen Ländern gestiegen1,2,3,4,5,6. Im gleichen Zeitraum kam es zu bemerkenswerten Veränderungen in der digitalen Technologie und in der Art und Weise, wie Bildschirmgeräte verwendet werden. Die Nutzung digitaler Bildschirme ist zu einem wichtigen Teil des Lebens der Menschen geworden. Bildschirmmediengeräte bieten endlose Möglichkeiten, z. B. das Abrufen der neuesten Nachrichten, E-Mails, das Scrollen durch Social-Media-Websites, das Streamen von Filmen und Serien, Videoanrufe mit Freunden und vieles mehr. Obwohl jede dieser Aktivitäten nicht unbedingt vorteilhaft oder schädlich ist, können die allgegenwärtige Verfügbarkeit digitaler Geräte und das hohe Maß an Engagement und die soziale Erwartung, immer verfügbar zu sein, sowohl die körperliche als auch die geistige Gesundheit beeinträchtigen. Die Sorgen über den möglichen Schaden werden unter Gesundheitsexperten, Pädagogen und Forschern weiterhin heftig diskutiert7,8,9.

Die Nutzung digitaler Bildschirme wurde bei Erwachsenen mit einer schlechteren psychischen Gesundheit (z. B. erhöhtem Ausmaß an Depression, wahrgenommenem Stress und negativer Stimmung) in Verbindung gebracht. Eine systematische Überprüfung und Metaanalyse ergab, dass die intensive Nutzung von Bildschirmmedien mit einem 28-prozentigen Anstieg der Depressionswahrscheinlichkeit verbunden war, basierend auf Daten aus sieben Längsschnitt- und zwölf Querschnittsstudien10. Außerdem ergab eine systematische Überprüfung und Metaanalyse von 37 Querschnittsstudien einen signifikanten positiven Zusammenhang zwischen Smartphone-Nutzung und Stress und Angstzuständen11. Während die Ergebnisse, die auf Beobachtungsstudien basieren, durch unkontrollierte Verwirrung oder Informationsverzerrungen beeinflusst werden können, die durch die selbstberichtete Bildschirmnutzung verursacht werden10,12, besteht eine weitere große Einschränkung in der Möglichkeit einer umgekehrten Kausalität – das heißt, dass die Bildschirmnutzung in der Freizeit infolgedessen zunimmt von psychischen Gesundheitsproblemen8. Kürzlich haben einige experimentelle Studien die kurzfristigen Auswirkungen einer Reduzierung der Nutzung sozialer Medien (nicht der allgemeinen Nutzung von Bildschirmen in der Freizeit) auf die psychische Gesundheit untersucht13,14,15,16,17. Allerdings ist die Beweislage immer noch nicht schlüssig, vor allem aufgrund methodischer Einschränkungen, wie z. B. der fehlenden objektiven Bewertung der Interventionscompliance oder der Nichtcompliance gegenüber der Intervention.

Zusätzlich zu den Auswirkungen auf die selbstberichtete psychische Gesundheit kann die Verwendung von Bildschirmmedien auch Biomarker für Stress beeinflussen, z. B. den täglichen Cortisol- und Cortisonspiegel, der ein deutliches Tagesmuster aufweist18,19. Die Cortisolsekretion wird durch die Hypothalamus-Hypophysen-Nebennieren-Achse (HPA-Achse) als Reaktion auf Stress reguliert20,21,22. Ein flacherer Anstieg des Cortisolspiegels während des Tages wurde mit mehreren Folgen für die körperliche und geistige Gesundheit in Verbindung gebracht, z. B. Fettleibigkeit, Depression und externalisierende Symptome21, während eine höhere Cortisol-Erwachensreaktion mit höherem allgemeinem Lebensstress und dem Gefühl von Traurigkeit und Überforderung am Vortag in Verbindung gebracht wurde23, 24. Nur wenige Studien haben den Zusammenhang zwischen der Freizeitnutzung von Bildschirmmedien und Biomarkern für Stress untersucht25,26,27,28,29, experimentelle Studien sind jedoch gerechtfertigt.

Unter Berücksichtigung der Einschränkungen früherer Beobachtungs- und experimenteller Studien wollten wir den kausalen Zusammenhang zwischen der Freizeitnutzung digitaler Bildschirme (jede Nutzung digitaler Bildschirme, die nicht mit der Arbeit (oder dem Studium) zusammenhängt und außerhalb der selbst gemeldeten Arbeitszeiten gemessen wird) und mehreren Messungen der psychischen Gesundheit in untersuchen Erwachsene unter Verwendung von Daten aus einer aktuellen Cluster-randomisierten kontrollierten Studie (der SCREENS-Studie)30,31. Insbesondere untersuchten wir die Wirksamkeit einer Einschränkung der Freizeitnutzung digitaler Bildschirme auf das selbstberichtete allgemeine psychische Wohlbefinden, die Stimmung und den Tagesrhythmus von Stress-Biomarkern (Speichelcortisol und Cortison) bei Erwachsenen.

Insgesamt 1420 Familien zeigten Interesse an der Studie und wurden auf ihre Eignung überprüft. Davon waren 95 teilnahmeberechtigt und alle gaben ihr Einverständnis zur Teilnahme. Insgesamt 92 Familien (darunter 171 Erwachsene) führten die Basismessungen durch, drei Familien zogen sich jedoch vor der Randomisierung zurück. Somit wurden zwischen Juni 2019 und März 2021 insgesamt 89 Familien (164 Erwachsene) nach dem Zufallsprinzip der Interventionsgruppe (45 Familien) oder der Kontrollgruppe (44 Familien) zugeordnet (Abb. 1).

Abbildung 1 zeigt den Teilnehmerfluss von der Einladung bis zur Analyse. Familien mit Kindern wurden rekrutiert; In dieser Arbeit werden nur Ergebnisse von Erwachsenen in den Familien berichtet.

Die Ausgangsmerkmale der Teilnehmer sind für jede Gruppe in Tabelle 1 dargestellt. Persönliche Faktoren und das Ausmaß der Bildschirmmediennutzung waren gleichmäßig auf die beiden Gruppen verteilt, aber die der Kontrollgruppe zugeordneten Teilnehmer waren etwa zwei Jahre älter als die Teilnehmer der Interventionsgruppe (Tabelle 1). ).

Erwachsene in der Interventionsgruppe hatten einen Median von 2,7 Stunden/Woche (IQR: 1,7 bis 3,6) Freizeitnutzung digitaler Bildschirme, während die Kontrollgruppe im Gegensatz dazu einen Median von 15,5 Stunden/Woche (IQR: 9,6 bis 22,8) aufwies. Der Anteil der Teilnehmer, die sich an die Intervention hielten, wurde bereits früher gemeldet31.

Alle Erwachsenen (Kontrolle = 82, Intervention = 82) wurden in die in Tabelle 2 dargestellten Analysen einbezogen. Die Teilnehmer der Interventionsgruppe steigerten ihr selbstberichtetes psychisches Wohlbefinden signifikant, während die Teilnehmer der Kontrollgruppe bei beiden keine Veränderungen wahrnahmen Richtung. Der Interventionseffekt (mittlerer Unterschied zwischen den Gruppen) für den WHO-5 Well-Being Index betrug 8,48 Punkte, 95 %-KI: 4,90 bis 12,07 (Cohens d: 0,72, 95 %-KI: 0,39 bis 1,05) zugunsten der Bildschirmnutzung Reduktionsintervention (Tabelle 2).

Beide Gruppen verbesserten ihre Gesamtwerte für Stimmungsstörungen deutlich, aber die Teilnehmer, die der Bildschirmreduktion zugeteilt wurden, verzeichneten eine deutlich größere Verbesserung von –6,83 Punkten, 95 %-KI: –12,68 bis –0,97 (Cohens d: –0,38, 95 %-KI: –0,70 bis –0,05). ) im Vergleich zur Kontrolle. Analysen der Stimmungssubskalen ergaben signifikante Interventionseffekte für Anspannung, Müdigkeit und Vitalität zugunsten der Intervention (Tabelle 2).

Die Veränderungswerte der einzelnen Teilnehmer für den WHO-5-Wohlbefindensindex und den Gesamtwert der Stimmungsstörung sind in Abb. 2 dargestellt. Rohe Durchschnittswerte mit Standardabweichungen der Werte für Wohlbefinden und Stimmung zu Studienbeginn und im Follow-up für jede Gruppe sind in der Ergänzung angegeben Tabelle 1.

Die Abbildung zeigt die unbereinigte Veränderung des WHO-5-Wohlbefindensindex (positive Werte weisen auf eine Verbesserung hin) und der gesamten Stimmungsstörung (negative Werte weisen auf eine Verbesserung hin) einzelner Teilnehmer für Teilnehmer mit vollständigen Daten zu Studienbeginn und Follow-up (n = 151, 92 %, und n = 148, 90 %).

Die mittlere Anzahl an Speichelproben pro Teilnehmer betrug zu Studienbeginn 11 (IQR: 9 bis 12) sowohl für die Kontroll- als auch für die Interventionsgruppe, während sie 11 (IQR: 9 bis 12) für die der Kontrollgruppe zugeordneten Teilnehmer und 12 (IQR: 10 bis 12) betrug. für Teilnehmer, die der Intervention bei der Nachuntersuchung zugewiesen wurden. Die gemessenen Cortisol- und Cortisonkonzentrationen sind in den Abbildungen dargestellt. 3, 4.

Abbildung 3 zeigt den 3-Tage-Median und die Interquartilbereiche der Cortisolkonzentration nach Gruppenzuordnung für jeden Zeitpunkt. Die Abbildung zeigt auch die genaue Cortisolkonzentration für jede Speichelprobe, die in die Analysen einbezogen wurde, nach der Entfernung extremer Ausreißer (Punkte werden zu jedem Zeitpunkt nur zur Veranschaulichung zufällig verteilt).

Abbildung 4 zeigt den 3-Tage-Median und die Interquartilbereiche der Cortisonkonzentration nach Gruppenzuordnung für jeden Zeitpunkt. Die Abbildung zeigt auch die genaue Cortisonkonzentration für jede in die Analysen einbezogene Speichelprobe nach Entfernung extremer Ausreißer (Punkte werden zu jedem Zeitpunkt nur zur Veranschaulichung zufällig verteilt).

Es wurden keine signifikanten gruppeninternen Veränderungen bei den Messungen des täglichen Cortisol- oder Cortisonspiegels festgestellt, mit Ausnahme des Aufwachens von Cortison bei Erwachsenen, die der Kontrollgruppe zugeordnet wurden (durchschnittlicher Anstieg von 1,70 nmol/L (95 %-KI: 0,33 bis 3,07)). Wir fanden keinen signifikanten Interventionseffekt auf die Veränderung der Cortisol- und Cortison-Messwerte mit Ausnahme des Cortisonspiegels beim Erwachen (mittlerer Unterschied in der Veränderung –1,97 nmol/L (95 %-KI: –3,91 bis –0,03) im Vergleich zwischen Intervention und Kontrolle) ( Tisch 3). Die standardisierte mittlere Differenz (Cohen's d) für die Cortisol- und Cortison-Erwachensprobe betrug –0,08 (95 %-KI: –0,40 bis 0,22) und –0,09 (95 %-KI: –0,41 bis 0,21). Die Rohmittelwerte mit Standardabweichungen der Cortisol- und Cortisonmessungen zu Studienbeginn und im Follow-up für jede Gruppe sind in der Ergänzungstabelle 2 aufgeführt.

In dieser Cluster-randomisierten, kontrollierten Studie untersuchten wir die Wirksamkeit einer Reduzierung der Freizeitnutzung digitaler Bildschirme im Haushalt auf das allgemeine psychische Wohlbefinden, die Stimmung und die täglichen Stress-Biomarker bei Erwachsenen. Wir fanden signifikante Verbesserungen des allgemeinen, selbstberichteten psychischen Wohlbefindens und der Stimmung zugunsten einer Reduzierung des Bildschirmkonsums in der Freizeit. Für Messungen des täglichen Cortisol- und Cortisonspiegels wurden keine konsistenten Interventionseffekte festgestellt.

Unsere Studie liefert neue experimentelle Beweise dafür, dass die Einschränkung der Freizeitnutzung digitaler Bildschirme das allgemeine psychische Wohlbefinden und die Stimmung steigert. Diese Ergebnisse stimmen mit Ergebnissen aus Beobachtungsstudien überein, die in systematischen Übersichten10,11 berichtet wurden. Nach unserem besten Wissen haben keine anderen Studien die Auswirkungen einer Einschränkung der allgemeinen Freizeitnutzung digitaler Bildschirme auf das wahrgenommene psychische Wohlbefinden und die Stimmung untersucht. Einige Studien haben die kurzfristigen Auswirkungen einer Einschränkung des Social-Media-Engagements auf das psychische Wohlbefinden untersucht und gemischte Ergebnisse gezeigt13,14,15,16,17. Ein wesentlicher Unterschied zwischen früheren Studien und unserer Studie ist das hohe Maß an Interventionscompliance, das in unserer Studie beobachtet wurde. Alle früheren Studien außer Wezel et al. verwendeten selbstberichtete Compliance-Maßnahmen, die anfällig für Verzerrungen sein können12. Wezel et al. verwendeten ein objektives Maß, um die Einhaltung einer Änderung des Umfangs der Nutzung sozialer Medien zu dokumentieren, und sie berichteten über keine Auswirkungen auf das Wohlbefinden. Ihr Versuch, die Nutzung sozialer Medien bei den Teilnehmern der beiden jeweiligen Interventionsgruppen auf 50 bzw. 10 % zu reduzieren, war jedoch erfolglos, was das Fehlen einer Auswirkung auf die Ergebnisse zum psychischen Wohlbefinden erklären könnte. Darüber hinaus richteten sich die Interventionen in früheren Studien eher an einzelne Teilnehmer als an Familien. Es gibt Vor- und Nachteile des individuumzentrierten Interventionsdesigns, aber ein erheblicher Teil der Bildschirmmediennutzung in Familien findet im Rahmen eines größeren sozialen Kontexts statt. Unser familienbasiertes Design könnte ein wichtiger Faktor für die beobachtete Wirkung auf das psychische Wohlbefinden und die Stimmung in unserer Studie sein, da es die Interventionscompliance durch soziale Veränderungsprozesse erhöhen kann, die persönliche Veränderungen initiieren und festigen können32.

Der Interventionseffekt von 8,48 Punkten (95 %-KI: 4,90 bis 12,07) auf den WHO-5 Well-Being Index entspricht einer standardisierten Mittelwertdifferenz von 0,72 (Cohen's d). Der mäßige bis große standardisierte Mittelwertunterschied ist bemerkenswert, da es sich bei der untersuchten Population um gesunde Erwachsene handelte. Darüber hinaus überschneidet sich das Konfidenzintervall mit 10, was als minimaler klinisch wichtiger Unterschied angesehen wird33,34. Der Interventionseffekt für den Gesamtwert der Stimmungsstörung war gering bis mäßig mit einer standardisierten mittleren Differenz von 0,38 (Cohen's d). Bezogen auf die Ergebnisse zum psychischen Wohlbefinden deutet dies darauf hin, dass die Bildschirmnutzung einen geringeren Einfluss auf die Stimmungslage als auf das allgemeine psychische Wohlbefinden hat. Die Nutzung von Bildschirmmediengeräten kann sich auf verschiedene Weise auf das Wohlbefinden und die Stimmung auswirken. Ein Grund dafür könnte sein, dass die meisten Erwachsenen immer ein Smartphone bei sich tragen. Es wird vermutet, dass die ständige Verfügbarkeit eine wahrgenommene Verpflichtung hervorruft, jederzeit erreichbar zu sein, eine Vorstellung, die Stress-, Depressions- und Schuldgefühle hervorrufen soll35. Ein anderer Weg könnte sein, dass sich die passive Nutzung sozialer Medien durch sozialen Vergleich negativ auf das Wohlbefinden auswirkt36. Schließlich haben Afifi et al. deuten darauf hin, dass der Umgang mit Bildschirmmediengeräten möglicherweise grundlegende Verhaltensweisen wie Essen, Sport und Schlafen stört und verdrängt, was zu Stress führen kann29.

Dies ist die erste Studie, die die Auswirkungen einer Einschränkung der Bildschirmmediennutzung auf den täglichen Cortisol- und Cortisonspiegel untersucht. Unsere Studie lieferte keine konsistenten Beweise für einen kausalen Zusammenhang zwischen der Einschränkung der Nutzung von Bildschirmmedien und der Veränderung der Biomarker für Stress, zumindest nicht für den kurzen Zeitraum von zwei Wochen. Das Fehlen eines Effekts auf Cortisol und Cortison kann auf mangelnde statistische Aussagekraft zur Erkennung kleiner Effektstärken zurückzuführen sein. Eine alternative Erklärung könnte sein, dass unsere Stichprobe aus gesunden Erwachsenen bestand. Wir können nicht ausschließen, dass die Einschränkung der Bildschirmnutzung bei Erwachsenen mit Stress- oder Depressionssymptomen, die häufig veränderte Cortisol-Tagesverläufe und Cortisol-Wachreaktionen aufweisen37,38, einen positiven Effekt auf deren Cortisol- und Cortison-Profile haben könnte.

Eine wesentliche Stärke unserer Studie ist das experimentelle Design, das die Sicherheit erhöht, dass die beobachteten Auswirkungen der eingeschränkten Nutzung von Bildschirmmedien auf Wohlbefinden und Stimmung kausal sind, da bekannte und unbekannte Störfaktoren voraussichtlich gleichmäßig auf die verglichenen Gruppen verteilt sind. Eine weitere Stärke unserer Studie ist die Umsetzung objektiver Bewertungen der Interventionscompliance31. Darüber hinaus hatten die eingeschlossenen Teilnehmer und die nicht teilnahmeberechtigten Teilnehmer ähnliche Hintergrundmerkmale, d. h. Alter, Geschlecht, Bildungsniveau und Freizeitnutzung von Bildschirmmedien31. Auch nach der Stratifizierung, ob die Teilnehmer vor oder nach COVID-19, also im März 2020, eingeschrieben waren, waren die Ergebnisse robust (Daten nicht gezeigt). Allerdings sollten die Ergebnisse unter Berücksichtigung der folgenden Einschränkungen interpretiert werden. Erstens war aufgrund der Verhaltensnatur der Intervention eine Verblindung nicht möglich, was möglicherweise zu einer Verzerrung der selbstberichteten Ergebnisse geführt hat, da die Teilnehmer möglicherweise durch das Wissen darüber beeinflusst wurden, dass sie zur Gruppe zur Reduzierung der Bildschirmnutzung gehören. Wir gehen davon aus, dass diese mögliche Verzerrung bis zu einem gewissen Grad die Wirkung der Reduzierung der Bildschirmnutzung auf das subjektive psychische Wohlbefinden und die Stimmung übertrieben haben könnte, da einige Teilnehmer möglicherweise in Richtung einer Nutzenhypothese geantwortet haben oder denken, dass der Wunsch des Forschers ( das Konzept der Nachfragemerkmale)39. Zweitens beobachteten wir, obwohl die Teilnehmer der Interventionsgruppe ihre Nutzung von Bildschirmmedien erfolgreich reduzierten, auch in der Kontrollgruppe einen leichten Rückgang der Nutzung von Bildschirmmedien. Dies lag wahrscheinlich daran, dass einige Familien vor der Randomisierung motiviert waren, ihre Bildschirmmediennutzung zu verringern. Drittens: Obwohl unsere Bewertung den Standardempfehlungen für die Bewertung des Cortisols im Speichel entsprach21,22,40, könnte eine objektive Bewertung des Zeitpunkts der Probenentnahme unsere Ergebnisse weiter gestärkt haben. Schließlich sind die Ergebnisse möglicherweise nicht auf gesunde Erwachsene übertragbar, die in Haushalten mit Kindern leben.

Insgesamt liefert unsere Studie experimentelle Beweise dafür, dass sich die Einschränkung der Freizeitnutzung digitaler Bildschirme positiv auf das psychische Wohlbefinden und die Stimmung bei Erwachsenen auswirkt. Unsere Ergebnisse unterstreichen, wie wichtig es ist, sich darüber im Klaren zu sein, wie viel Zeit Erwachsene mit der Nutzung digitaler Bildschirmmediengeräte in der Freizeit verbringen. Zukünftige experimentelle Studien sollten untersuchen, ob die beobachteten Zusammenhänge von bestimmten Arten von Bildschirmmedieninhalten oder unterschiedlichen Motivationen für die Nutzung digitaler Bildschirme abhängen. Darüber hinaus sind Studien erforderlich, die die Auswirkungen einer langfristigen Reduzierung der Bildschirmnutzung untersuchen.

Bei dieser Studie handelt es sich um eine Sekundäranalyse der SCREENS-Studie (einer parallelen Cluster-randomisierten kontrollierten Studie) und sie wird in Übereinstimmung mit der CONSORT-Erklärung41 berichtet. Das Studiendesign ist im Studienprotokoll30 ausführlich beschrieben. Die SCREENS-Studie wurde entwickelt, um die Wirksamkeit einer Reduzierung der Nutzung von Bildschirmmedien im Haushalt bei mehreren Endpunkten zu untersuchen, und nicht, um die pragmatische Wirksamkeit der Intervention zu bewerten. Wir teilten Familien (Cluster-Einheiten) nach dem Zufallsprinzip ein, um die Bildschirmnutzung in der Freizeit für einen Zeitraum von 2 Wochen zu reduzieren (Intervention) oder die Bildschirmmedien weiterhin wie gewohnt zu verwenden (Kontrolle). Das Cluster-Design wurde gewählt, um die Compliance mit der Bildschirmverkleinerungsmaßnahme zu verbessern. Die erste Familie wurde am 6. Juni 2019 eingeschrieben und die letzte Familie schloss die Nachuntersuchung am 30. März 2021 ab.

Wir haben die ethische Genehmigung des Ethikkomitees von Süddänemark (S-20170213) erhalten. Alle Teilnehmer gaben vor Studienbeginn eine schriftliche Einverständniserklärung ab. Die Studie wurde bei ClinicalTrials.gov (NCT04098913) registriert.

Familien mit mindestens einem Kind im Alter von 6–10 Jahren, die in der Region Süddänemark leben, wurden im Rahmen einer bevölkerungsbasierten Umfrage42 rekrutiert. Eine digitale Umfrageeinladung wurde über ein obligatorisches digitales Postfach (E-Boks) an einen zufällig ausgewählten Erwachsenen in jeder Familie gesendet. Die dänische Gesundheitsdatenbehörde führte die zufällige Auswahl der Umfrageteilnehmer anhand von Daten aus dem dänischen Zivilstandsregister43 durch. Die Umfrage umfasste Fragen zu den Bildschirmmediengewohnheiten der Familien44. Die Befragten wurden gebeten, eine Frage (Ja/Nein) dazu zu beantworten, ob sie an einer Teilnahme an der SCREENS-Studie interessiert seien. Wir beurteilten anhand der Umfragedaten anhand der folgenden Kriterien, ob die Familien teilnahmeberechtigt waren: Der antwortende Elternteil hatte nach eigenen Angaben eine Bildschirmnutzung in der Freizeit von mehr als dem 40. Perzentil (2,4 Stunden/Tag), basierend auf den ersten 1000 Umfrageantworten, alle Kinder im Haushalt mussten dies tun mindestens 4 Jahre alt sein und Erwachsene mussten Vollzeitstudenten oder Vollzeitbeschäftigte sein (ohne regelmäßige Nachtschichten). Die antwortenden Eltern aus Familien, die diese Kriterien erfüllten, wurden telefonisch bestätigt, um zu bestätigen, dass mindestens ein Erwachsener und ein Kind im Haushalt bereit wären, an der Studie teilzunehmen, und dass mindestens ein teilnehmender Erwachsener und alle teilnehmenden Kinder ihr Smartphone abgeben könnten (n) und Tablette(n) für einen Zeitraum von 2 Wochen.

Wir haben einzelne Teilnehmer aus anspruchsberechtigten Familien ausgeschlossen, wenn die Teilnehmer nicht in der Lage waren, alltäglichen körperlichen Aktivitäten nachzugehen, wenn bei ihnen eine Schlafstörung, eine neuropsychiatrische Störung oder eine Entwicklungsstörung diagnostiziert worden war oder wenn sie stressbedingt krankgeschrieben waren innerhalb der letzten 3 Monate.

Das Odense Patient Data Explorative Network (OPEN) generierte die Block-Randomisierungssequenz unter Verwendung permutierter Blöcke von zwei bis vier Familien. OPEN spielte keine Rolle bei der Durchführung der Intervention oder der Datenerhebung. Die Randomisierung wurde von einem Mitglied des Forschungsteams über eine Online-Randomisierungswebsite im Haushalt der Familien nach Abschluss der Basisbewertungen durchgeführt. Das Mitglied des Forschungsteams hatte erst nach Durchführung der Randomisierung Kenntnis von der Gruppenzuteilung. Die Studie war offen, da eine Verblindung der Teilnehmer aufgrund des Verhaltenscharakters der Intervention nicht möglich war.

Die der Kontrollgruppe zugeordneten Familien wurden angewiesen, ihre üblichen Bildschirmmediengewohnheiten beizubehalten. Familien, die der Intervention zur Bildschirmreduzierung unterzogen wurden, wurden angewiesen, ihre Gewohnheiten hinsichtlich der Bildschirmnutzung erheblich zu ändern. Zunächst wurden die der Interventionsgruppe zugeordneten Familienmitglieder angewiesen, ihre individuelle Freizeitnutzung digitaler Bildschirme während des zweiwöchigen Interventionszeitraums auf maximal 3 Stunden/Woche zu reduzieren. Zweitens wurden alle Teilnehmer angewiesen, ihr(e) Tablet(s) und/oder Smartphone(s) im Austausch gegen ein nicht-smartes Mobiltelefon (Nokia 130) abzugeben. Einige Erwachsene waren nicht dazu in der Lage, weil sie sowohl Arbeits- als auch Freizeit-Smartphones hatten, aber mindestens ein Erwachsener musste es tun, wenn die Familie teilnehmen wollte. Drittens wurden die Familien ermutigt, über ihre voraussichtlichen Herausforderungen bei der Reduzierung der Bildschirmnutzung in der Freizeit für zwei Wochen zu sprechen und mögliche Lösungen aufzulisten. Viertens durften Erwachsene bis zu 30 Minuten pro Tag sogenannte notwendige Bildschirmmedien nutzen (z. B. Termine vereinbaren, Online-Banking überprüfen usw.). Kinder, die für ihre Hausaufgaben Bildschirme nutzen mussten, durften dies im erforderlichen Umfang tun. Während der Intervention musste die gesamte Bildschirmmediennutzung in einfachen Tagestagebüchern erfasst werden. Außerdem wurden drei bis fünf Interventionserinnerungen an Orten angebracht, an denen sich Familien treffen, und in Räumen, in denen Familienmitglieder normalerweise Bildschirmmedien nutzen. Familien, die das SCREENS-Experiment abgeschlossen haben, erhielten eine finanzielle Rückerstattung in Höhe von 70 Euro. Die Interventionskomponenten werden im Studienprotokoll30 näher beschrieben.

Die Freizeitnutzung von Smartphones, Tablets und Computern wurde mithilfe nicht-kommerzieller Device Tracker-Apps objektiv bewertet, und die Fernsehnutzung wurde mithilfe eines selbst entwickelten Monitors bewertet31,45. Insgesamt 78 (95 %) Erwachsene, die der Interventionsgruppe zugeteilt wurden, galten als mit der Intervention einverstanden, da sie während des Experiments weniger als 7 Stunden/Woche Freizeitbildschirme nutzten31. In diesem Artikel berichten wir über deskriptive Statistiken (Median und Interquartilbereiche) der Freizeitnutzung digitaler Bildschirme während des Experimentierzeitraums, um einen Vergleich des Kontrasts bei der Bildschirmbelichtung zu ermöglichen.

Alle Ergebnisse der SCREENS-Studie sind im Studienprotokoll30 beschrieben. In den folgenden Abschnitten werden die Ergebnisse des aktuellen Papiers beschrieben.

Eine digitale Version des WHO-5-Wohlbefindensindex wurde verwendet, um das allgemeine psychische Wohlbefinden vor Beginn des Basisprotokolls und unmittelbar nach Abschluss des Versuchszeitraums zu bewerten. Der Fünf-Punkte-Fragebogen wird in klinischen Studien häufig als Ergebnismaß für das psychische Wohlbefinden verwendet, hat eine akzeptable Validität und ist psychometrisch fundiert34,46. Der WHO-5-Wohlbefindensindex besteht aus fünf Aussagen darüber, wie sich eine Person in den letzten zwei Wochen gefühlt hat (z. B. „Ich habe mich fröhlich und gut gelaunt gefühlt“). Die Teilnehmer mussten eine der folgenden Antworten geben: Immer (5), meistens (4), mehr als die Hälfte der Zeit (3), weniger als die Hälfte der Zeit (2), manchmal (1), zu keinem Zeitpunkt (0). Die endgültige Punktzahl wurde für jeden Erwachsenen berechnet, indem die Punktzahlen der fünf Punkte addiert und die Rohsumme mit 434 multipliziert wurden. Höhere Punktzahlen entsprechen einem besseren psychischen Wohlbefinden.

Die allgemeinen Stimmungszustände wurden mithilfe des Fragebogens „Profile of Mood States“ bewertet, einer validierten und weit verbreiteten Skala zur Beurteilung der Stimmungszustände in gesunden Bevölkerungsgruppen47,48. Der Fragebogen besteht aus 65 Wörtern (z. B. freundlich, angespannt, wütend usw.) und die Teilnehmer mussten eine der folgenden Antworten geben: Überhaupt nicht (0), Ein wenig (1), Mäßig (2), Ziemlich viel ( 3), Extrem (4). Bei zwei der Fragen wurde die Bewertung umgekehrt (von 4 auf 0). Für Teilnehmer, bei denen Daten zu weniger als 5 einzelnen Items fehlten (Baseline n = 14, Follow-up n = 15), haben wir den beobachteten Median für jedes Item von Teilnehmern mit vollständigen Daten für das Item imputiert. Die Ergebnisse wurden in sechs verschiedenen Unterskalen zusammengefasst (Anspannung, Depression, Wut, Müdigkeit, Verwirrung und Vitalität). Die Gesamtstimmungsstörung wurde berechnet, indem die Werte für Anspannung, Depression, Wut, Müdigkeit und Verwirrung addiert und der Vitalitätswert abgezogen wurden47. Niedrigere Werte entsprechen einer besseren Stimmung für alle Subskalen (mit Ausnahme des Vitalitätswerts) und einer völligen Stimmungsstörung.

Wir untersuchten Speichel-Biomarker für Stress (Cortisol/Kortison). Wir verwendeten eine ambulante Beurteilung von Cortisol und Cortison, um ein ökologisch valideres Bild der möglichen Veränderungen im Tagesrhythmus der Cortisol-/Cortisonsekretion als Reaktion auf die Intervention zu erhalten40. Die Teilnehmer erhielten von einem Mitglied des Forschungsteams persönliche Anweisungen zur Durchführung der Speichelprobenahme mit Salivetten und synthetischen Swaps (Starstedt, Nümbrecht, Deutschland). Wir haben betont, wie wichtig es ist, im täglichen Probenahmetagebuch den tatsächlichen Zeitpunkt jeder Probe anzugeben. Den Teilnehmern wurde außerdem ein schriftliches Probenahmehandbuch inklusive Bildern zur Verfügung gestellt. Um die Zuverlässigkeit der Messungen zu erhöhen, mussten an den drei Tagen vor der Randomisierung und an den letzten drei Tagen des Experiments Speichelproben entnommen werden (ergänzende Abbildung 1). Die Teilnehmer wurden angewiesen, morgens drei Proben zu nehmen (nach dem Aufwachen, +30 Min., +45 Min.). Dies ist das Mindestprotokoll zur Beurteilung der Cortisol/Cortison-Wachreaktion, das in früheren Expertenkonsensrichtlinien22 vorgeschlagen wurde. Nach der Entnahme der Aufwachprobe wurden die Teilnehmer angewiesen, einen vorprogrammierten Wecker (Dual Digital Timer, S. Brannan Sons Ltd., England) zu starten, um an die Probensammlungen +30 Minuten und +45 Minuten erinnert zu werden. Die Teilnehmer wurden außerdem angewiesen, vor dem Zubettgehen eine Probe zu entnehmen. Das Forschungsteam wies die Teilnehmer sorgfältig an, während der morgendlichen Probenentnahme und 30 Minuten vor der Entnahme der Probe vor dem Zubettgehen nicht zu rauchen, Sport zu treiben, Zähne zu putzen, zu essen oder etwas anderes als Wasser zu trinken. Die Teilnehmer wurden angewiesen, die Proben im Verlauf der Studie in einem Probenständer in ihrem Gefrierschrank zu platzieren. Alle Proben wurden in Kühlboxen transportiert und in einem Gefrierschrank an der Universität Süddänemark gelagert. Schließlich transportierten wir die Speichelproben zur Abteilung für klinische Biochemie im Slagelse Hospital in der Region Seeland, wo die Proben analysiert wurden. Die Cortisol- und Cortisonspiegel wurden mittels Isotopenverdünnungsflüssigkeitschromatographie und Tandem-Massenspektrometrie (LC-MS/MS) bestimmt.

Wir berechneten die täglichen täglichen Cortisol- und Cortison-Steigungen, indem wir die Konzentration vor dem Schlafengehen von der Konzentration beim Aufwachen subtrahierten und sie durch die zwischen den beiden Proben verstrichene Zeit dividierten50. Die folgenden täglichen Cortisol- und Cortison-Erwachensreaktionsmetriken wurden berechnet: CAR30 (30-Minuten-Konzentration – Erwachenskonzentration), CAR45 (45-Minuten-Konzentration – Erwachenskonzentration), CARpeak (Spitzenkonzentration nach 30 oder 45 Minuten – Erwachenskonzentration), Fläche unter der Kurve Boden (CARaucG) und Fläche unter der Kurve in Bezug auf die Zunahme (CARaucI) wurden unter Verwendung der beiden Formeln von Pruessner et al.51 berechnet.

Die Cortisol- und Cortison-Daten waren zu jedem Zeitpunkt positiv verzerrt. Daher wurden die Daten zu jedem Zeitpunkt logarithmisch transformiert, um extreme Ausreißer (> ± 3 SD) für die Cortisol- oder Cortisonkonzentrationen zu jedem Zeitpunkt zu identifizieren. Nach einer Einzelfallbewertung wurden 36 Cortisol- und 38 Cortisonproben der insgesamt 3636 bzw. 3642 Proben als extreme Ausreißer identifiziert und diese gelöscht40. Logarithmisch transformierte Variablen wurden nur zur Identifizierung extremer Ausreißer verwendet und nicht in die Analyse einbezogen. Morgenspeichelproben und Abendspeichelproben, die mehr als 15 Minuten (n = 261) bzw. 60 Minuten (n = 118) vom geplanten Probenahmeprotokoll abweichen, wurden von den Analysen ausgeschlossen.

Die Bestimmung der Stichprobengröße der SCREENS-Studie basierte auf den Ergebnissen unserer Pilotstudie52, und die SCREENS-Studie zielte darauf ab, eine Aussagekraft von 80 % zu haben, um einen Gruppenmittelunterschied von 24 Minuten/Tag in der nicht sitzenden Zeit von Kindern festzustellen (primäres Ergebnis in die SCREENS-Studie). Daher war die Stichprobengröße nicht darauf ausgelegt, eine spezifische Veränderung des allgemeinen Wohlbefindens, der Stimmung oder der täglichen Cortisol- und Cortisonwerte festzustellen. Die Ergebnisse unserer Pilotstudie legen jedoch nahe, dass unsere Gesamtstichprobengröße von 164 Erwachsenen in der Lage ist, standardisierte Effektstärken > 0,35 (Cohens d) für die Cortisol- und Cortison-Fläche unter der Kurve zu erkennen49.

Die Daten wurden mithilfe linearer Mixed-Effects-Modelle analysiert, einschließlich eines Interaktionsterms zwischen der Gruppenzuordnung und der Basis-/Folgevariable. Für die Stimmungs-Unterskalen wurde eine Tobit-Regression mit gemischten Effekten verwendet, um potenzielle Boden- und Deckeneffekte zu berücksichtigen53, und die Werte wurden bei 0 (untere Grenze) für die Unterskalen Anspannung, Depression, Wut, Müdigkeit und Verwirrung und bei 32 (obere Grenze) zensiert ) für die Vitalitätssubskala. Alle Analysen umfassten zufällige Abschnitte auf Familien- und Teilnehmerebene, um mögliche Korrelationen aufgrund von Clusterbildung zu berücksichtigen. Es wurden verschiedene Modelle mit den folgenden Variablen als Ergebnissen durchgeführt: WHO-5-Wohlbefindensindex, Gesamtbewertung der Stimmungsstörung, jede der Subskalen des Profils der Stimmungszustände, Stichprobe des Cortisol- und Cortison-Erwachens, tägliche Cortisol- und Cortison-Steigungen und fünf verschiedene Messungen von die Cortisol- und Cortison-Erwachensreaktion (CAR30, CAR45, CARpeak, CARaucG und CARaucI). Alle Modelle wurden altersbereinigt, da zu Studienbeginn ein signifikanter Unterschied zwischen den beiden Gruppen bestand. Zusätzlich zu den zufälligen Abschnitten auf Familien- und Teilnehmerebene umfassten die Modelle für Cortisol und Kortison auch einen Tag mit zufälligen Abschnitten auf Bewertungsebene, da die Tage innerhalb der Teilnehmer und die Teilnehmer innerhalb der Familien geclustert waren. Wir berichten über mittlere Ausgangsniveaus der Ergebnisse, geschätzte mittlere Änderungen der Ergebnisse innerhalb der Gruppe und den Interventionseffekt, der die Interaktion zwischen der Gruppe und der Zeitvariablen aus jedem der linearen oder Tobit-Mixed-Effects-Modelle darstellt. Alle Schätzungen wurden mit 95 %-Konfidenzintervallen bereitgestellt und die Analysen wurden gemäß den Intention-to-Treat-Prinzipien durchgeführt. Wir haben Cohens d anhand der Änderungswerte und Standardabweichungen sowie der Anzahl der Teilnehmer in jeder Gruppe berechnet.

Wir fanden keine Verstöße gegen die Annahmen linearer oder Tobit-Mixed-Effects-Modelle. Statistische Analysen wurden mit STATA 17 und einem α-Wert von 0,05 (zweiseitig) durchgeführt.

Anonymisierte Daten können auf Anfrage zu Forschungszwecken zur Verfügung gestellt werden, nachdem eine Datenverarbeitungsvereinbarung gemäß der Datenschutz-Grundverordnung und dem dänischen Datenschutzgesetz abgeschlossen wurde. Bei Datenanfragen wenden Sie sich bitte an den entsprechenden Autor.

Heidi Amalie Rosendahl Jensen, MD, Sofie Rossen Møller, Julie Ellegaard Ibáñez Román, Kamilla Kragelund, Anne Illemann Christensen und Ola Ekholm. Danskernes Sundhed – Das nationale Gesundheitsprofil 2021. (https://www.sst.dk/da/Udgiveelser/2022/Danskernes-sundhed, 2022).

Goodwin, RD, Weinberger, AH, Kim, JH, Wu, M. & Galea, S. Trends bei Angstzuständen bei Erwachsenen in den Vereinigten Staaten, 2008–2018: schneller Anstieg bei jungen Erwachsenen. J. Psychiater. Res. 130, 441–446 (2020).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Moreno-Agostino, D. et al. Globale Trends in der Prävalenz und Inzidenz von Depressionen: eine systematische Überprüfung und Metaanalyse. J. Affekt. Unordnung. 281, 235–243 (2021).

Artikel PubMed Google Scholar

Yang, X. et al. Globale, regionale und nationale Belastung durch Angststörungen von 1990 bis 2019: Ergebnisse der Global Burden of Disease Study 2019. Epidemiol. Psychiater Wissenschaft. 30, e36 (2021).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Eurostat. 7,2 % der Menschen in der EU leiden an chronischer Depression. https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/-/edn-20210910-1 (2019).

Öffentliches Gesundheitsamt von Schweden. Statistiken zur psychischen Gesundheit junger Menschen. https://www.folkhalsomyndigheten.se/livsvillor-levnadsvanor/psykisk-halsa-och-suicideprevention/statistik-psykisk-halsa/statistik-om-ungas-psykiska-halsa/ (2022).

Makin, S. Auf der Suche nach den Auswirkungen digitaler Technologie auf das Wohlbefinden. Nature 563, S138–s140 (2018).

Artikel PubMed CAS Google Scholar

Orben, A. & Przybylski, AK Der Zusammenhang zwischen dem Wohlbefinden von Jugendlichen und der Nutzung digitaler Technologie. Nat. Summen. Verhalten. 3, 173–182 (2019).

Artikel PubMed Google Scholar

Twenge, JM, Haidt, J., Joiner, TE & Campbell, WK Den Schaden digitaler Medien unterschätzen. Nat. Summen. Verhalten. 4, 346–348 (2020).

Artikel PubMed Google Scholar

Wang, X., Li, Y. & Fan, H. Die Zusammenhänge zwischen bildschirmzeitbasiertem sitzendem Verhalten und Depression: eine systematische Überprüfung und Metaanalyse. BMC Public Health 19, 1524 (2019).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Vahedi, Z. & Saiphoo, A. Der Zusammenhang zwischen Smartphone-Nutzung, Stress und Angst: eine metaanalytische Überprüfung. Stress Health 34, 347–358 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

Parry, DA et al. Eine systematische Überprüfung und Metaanalyse der Diskrepanzen zwischen protokollierter und selbstberichteter Nutzung digitaler Medien. Nat. Summen. Verhalten. 5, 1535–1547 (2021).

Artikel PubMed Google Scholar

van Wezel, MMC, Abrahamse, EL & Vanden Abeele, MMP Verbessert eine 7-tägige Einschränkung der Nutzung sozialer Medien die kognitiven Funktionen und das emotionale Wohlbefinden? Ergebnisse einer randomisierten kontrollierten Studie. Süchtig. Verhalten. Rep. 14, 100365 (2021).

PubMed PubMed Central Google Scholar

Przybylski, AK, Nguyen, T.-VT, Law, W. & Weinstein, N. Hat eine kurze Pause von den sozialen Medien einen positiven Einfluss auf das Wohlbefinden? Erkenntnisse aus drei vorab registrierten Feldversuchen. J. Technol. Verhalten. Wissenschaft. https://doi.org/10.1007/s41347-020-00189-w (2021).

Brailovskaia, J., Ströse, F., Schillack, H. & Margraf, J. Weniger Facebook-Nutzung – Mehr Wohlbefinden und ein gesünderer Lebensstil? Eine experimentelle Interventionsstudie. Berechnen. Summen. Verhalten. 108, 106332 (2020).

Artikel Google Scholar

Hall, JA, Xing, C., Ross, EM & Johnson, RM Experimentelle Manipulation der Abstinenz in sozialen Medien: Ergebnisse einer vierwöchigen Tagebuchstudie. Medienpsychol. 24, 259–275 (2021).

Artikel Google Scholar

Tromholt, M. Das Facebook-Experiment: Das Verlassen von Facebook führt zu einem höheren Wohlbefinden. Cyberpsychol. Verhalten. Soc. Netw. 19, 661–666 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Hellhammer, DH, Wüst, S. & Kudielka, BM Speichelcortisol als Biomarker in der Stressforschung. Psychoneuroendocrinology 34, 163–171 (2009).

Artikel PubMed CAS Google Scholar

Bae, YJ et al. Kortison im Speichel ist als Biomarker für psychosozialen Stress mit Zustandsangst und Herzfrequenz verbunden. Psychoneuroendocrinology 101, 35–41 (2019).

Artikel PubMed CAS Google Scholar

Chrousos, GP Stress und Störungen des Stresssystems. Nat. Rev. Endocrinol. 5, 374–381 (2009).

Artikel PubMed CAS Google Scholar

Adam, EK et al. Tägliche Cortisol-Steigungen und Auswirkungen auf die geistige und körperliche Gesundheit: eine systematische Überprüfung und Metaanalyse. Psychoneuroendocrinology 83, 25–41 (2017).

Artikel PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Stalder, T. et al. Bewertung der Cortisol-Erwachensreaktion: Expertenkonsensrichtlinien. Psychoneuroendocrinology 63, 414–432 (2016).

Artikel PubMed CAS Google Scholar

Chida, Y. & Steptoe, A. Cortisol-Erwachensreaktion und psychosoziale Faktoren: eine systematische Überprüfung und Metaanalyse. Biol. Psychol. 80, 265–278 (2009).

Artikel PubMed Google Scholar

Adam, EK, Hawkley, LC, Kudielka, BM & Cacioppo, JT Alltagsdynamik von Erfahrungs-Cortisol-Assoziationen in einer bevölkerungsbasierten Stichprobe älterer Erwachsener. Proz. Natl Acad. Wissenschaft. USA 103, 17058–17063 (2006).

Artikel PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Nabi, RL, Prestin, A. & So, J. Könnte Fernsehen gut für Sie sein? Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Medienkonsummuster und Cortisol im Speichel. Gesundheitskommun. 31, 1345–1355 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Teychenne, M. et al. Der Zusammenhang zwischen sitzendem Verhalten und Stressindikatoren: eine systematische Überprüfung. BMC Public Health 19, 1357 (2019).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Jackson, SE et al. Bewegungsmangel und chronischer Stress im Alter: eine Querschnittsanalyse des Fernsehens und der Cortisolkonzentration im Haar. Psychoneuroendokrinologie 109, 104375 (2019).

Artikel PubMed CAS Google Scholar

Teychenne, M., Olstad, DL, Turner, AI, Costigan, SA & Ball, K. Sitzendes Verhalten und Haarcortisol bei Frauen, die in sozioökonomisch benachteiligten Vierteln leben: eine Querschnittsstudie. Int. J. Umgebung. Res. Öffentliche Gesundheit 15, 586 (2018).

Artikel PubMed Central Google Scholar

Afifi, TD, Zamanzadeh, N., Harrison, K. & Acevedo Callejas, M. WIRED: Die Auswirkungen des Medien- und Technologieeinsatzes auf Stress (Cortisol) und Entzündungen (Interleukin IL-6) in schnelllebigen Familien. Berechnen. Summen. Verhalten. 81, 265–273 (2018).

Artikel Google Scholar

Rasmussen, MGB et al. Kurzfristige Wirksamkeit der Reduzierung der Bildschirmmediennutzung auf körperliche Aktivität, Schlaf und physiologischen Stress in Familien mit Kindern im Alter von 4 bis 14 Jahren: Studienprotokoll für die randomisierte kontrollierte Studie SCREENS. BMC Public Health 20, 380 (2020).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Pedersen, J. et al. Auswirkungen der Einschränkung der Freizeitnutzung von Bildschirmmedien auf körperliche Aktivität und Schlaf in Familien mit Kindern: eine Cluster-randomisierte klinische Studie. JAMA Pädiatr. 176, 741–749 (2022).

Artikel PubMed Google Scholar

Borek, AJ & Abraham, C. Wie fördern kleine Gruppen Verhaltensänderungen? Eine integrative konzeptionelle Überprüfung von Erklärungsmechanismen. Appl. Psychol. Gesundheit und Wohlbefinden 10, 30–61 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

Hoffman, CJ et al. Wirksamkeit der auf Achtsamkeit basierenden Stressreduktion auf die Stimmung, die brust- und endokrine Lebensqualität und das Wohlbefinden bei Brustkrebs im Stadium 0 bis III: eine randomisierte, kontrollierte Studie. J. Clin. Oncol. 30, 1335–1342 (2012).

Artikel PubMed Google Scholar

Topp, CW, Ostergaard, SD, Sondergaard, S. & Bech, P. Der WHO-5 Well-Being Index: eine systematische Überprüfung der Literatur. Psychother. Psychosom. 84, 167–176 (2015).

Artikel PubMed Google Scholar

Thomée, S., Dellve, L., Härenstam, A. & Hagberg, M. Wahrgenommene Zusammenhänge zwischen der Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologie und psychischen Symptomen bei jungen Erwachsenen – eine qualitative Studie. BMC Public Health 10, 66 (2010).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Verduyn, P., Ybarra, O., Résibois, M., Jonides, J. & Kross, E. Steigern oder untergraben soziale Netzwerke das subjektive Wohlbefinden? Eine kritische Rezension. Soc. Issues Policy Rev. 11, 274–302 (2017).

Artikel Google Scholar

Hinkelmann, K. et al. Zusammenhang zwischen Cortisol-Erwachensreaktion und Gedächtnisfunktion bei schwerer Depression. Psychol. Med. 43, 2255–2263 (2013).

Artikel PubMed CAS Google Scholar

Vreeburg, SA et al. Schwere depressive Störung und Aktivität der Hypothalamus-Hypophysen-Nebennieren-Achse: Ergebnisse einer großen Kohortenstudie. Bogen. Gen. Psychiatry 66, 617–626 (2009).

Artikel PubMed CAS Google Scholar

Orne, MT Zur Sozialpsychologie des psychologischen Experiments – unter besonderer Berücksichtigung von Nachfragemerkmalen und ihren Implikationen. Bin. Psychol. 17, 776–783 (1962).

Artikel Google Scholar

Stoffel, M., Neubauer, AB & Ditzen, B. Wie man alltägliche Speichel-Cortisol-Messungen beurteilt und interpretiert: ein Tutorial zu praktischen und statistischen Überlegungen. Psychoneuroendokrinologie 133, 105391 (2021).

Erklärung von Campbell, MK, Piaggio, G., Elbourne, DR & Altman, DG Consort 2010: Ausweitung auf Cluster-randomisierte Studien. BMJ 345, e5661 (2012).

Artikel PubMed Google Scholar

Pedersen, J. et al. Freizeitliche Bildschirmmediennutzung bei dänischen Kindern im schulpflichtigen Alter und die Rolle der elterlichen Bildung, der Familienstrukturen und der Bildschirmmedienregeln im Haushalt. Vorher. Med. 155, 106908 (2022).

Artikel PubMed Google Scholar

Schmidt, M., Pedersen, L. & Sørensen, HT Das dänische Zivilregistrierungssystem als Werkzeug in der Epidemiologie. EUR. J. Epidemiol. 29, 541–549 (2014).

Artikel PubMed Google Scholar

Klakk, H. et al. Die Entwicklung eines Fragebogens zur Bewertung der bildschirmbasierten Mediennutzung in der Freizeit und ihrer unmittelbaren Korrelate bei Kindern (SCREENS-Q). BMC Public Health 20, 664 (2020).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Kristensen, PL et al. Kriteriumsvalidität einer forschungsbasierten Anwendung zur Verfolgung der Bildschirmzeit auf Android- und iOS-Smartphones und -Tablets. Berechnen. Summen. Verhalten. Rep. 5, 100164 (2022).

Artikel Google Scholar

Sischka, PE, Costa, AP, Steffgen, G. & Schmidt, AF Der WHO-5-Wohlbefindensindex – Validierung basierend auf der Item-Response-Theorie und der Analyse der Messinvarianz in 35 Ländern. J. Affekt. Unordnung. Rep. 1, 100020 (2020).

Artikel Google Scholar

McNair, DM, Lorr, M. & Droppleman, LF Profil von Stimmungszuständen. (1971).

Nyenhuis, DL, Yamamoto, C., Luchetta, T., Terrien, A. & Parmentier, A. Normative Daten für Erwachsene und Geriatrie und Validierung des Profils von Stimmungszuständen. J. Clin. Psychol. 55, 79–86 (1999).

3.0.CO;2-7" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1002%2F%28SICI%291097-4679%28199901%2955%3A1%3C79%3A%3AAID-JCLP8%3E3.0.CO%3B2-7" aria-label="Article reference 48" data-doi="10.1002/(SICI)1097-4679(199901)55:13.0.CO;2-7">Artikel PubMed CAS Google Scholar

Sorensen, SO, Pedersen, J., Rasmussen, MG, Kristensen, PL & Grontved, A. Machbarkeit einer häuslichen Probenahme von Cortisol und Cortison im Speichel bei gesunden Erwachsenen. BMC Res. Anmerkungen 14, 406 (2021).

Artikel PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Adam, EK & Kumari, M. Bewertung des Cortisols im Speichel in groß angelegter epidemiologischer Forschung. Psychoneuroendocrinology 34, 1423–1436 (2009).

Artikel PubMed CAS Google Scholar

Pruessner, JC, Kirschbaum, C., Meinlschmid, G. & Hellhammer, DH Zwei Formeln zur Berechnung der Fläche unter der Kurve stellen Maße der gesamten Hormonkonzentration im Vergleich zur zeitabhängigen Änderung dar. Psychoneuroendocrinology 28, 916–931 (2003).

Artikel PubMed CAS Google Scholar

Rasmussen, MGB et al. Machbarkeit von zwei Interventionen zur Reduzierung von Bildschirmmedien: Ergebnisse des SCREENS-Pilotversuchs. PLoS ONE 16, e0259657 (2021).

Artikel PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Twisk, J. & Rijmen, F. Längsschnitt-Tobit-Regression: ein neuer Ansatz zur Analyse von Ergebnisvariablen mit Boden- oder Deckeneffekten. J. Clin. Epidemiol. 62, 953–958 (2009).

Artikel PubMed Google Scholar

Referenzen herunterladen

Wir möchten allen Familien für ihre Teilnahme und dem Open Patient Data Explorative Network für die Unterstützung bei der Studienverwaltung danken.

Abteilung für Sportwissenschaft und klinische Biomechanik, Forschungseinheit für Trainingsepidemiologie, Forschungszentrum für Kindergesundheit, Universität Süddänemark, Odense, Dänemark

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, Universitätsklinikum Odense, Odense, Dänemark

Martin Gillies Banke Rasmussen

Forschungseinheit PROgrez, Abteilung für Physiotherapie und Ergotherapie, Naestved-Slagelse-Ringsted-Krankenhäuser, Region Seeland, Dänemark

Sofie Rath Mortensen

MRC Epidemiology Unit, Universität Cambridge, Cambridge, Vereinigtes Königreich

Sören Brage

Labor für Fitness, Alterung und Stress, School of Kinesiology, University of British Columbia, Vancouver, BC, Kanada

Das heißt, Puterman

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

JP half beim Entwurf der Studie, bei der Rekrutierung von Teilnehmern, beim Sammeln von Daten, beim Verwalten des Datenflusses, beim Vorbereiten von Daten für die Analyse, bei der Durchführung statistischer Analysen, bei der Interpretation von Daten und leitete das Verfassen der Arbeit. MGBR half bei der Konzeption der Studie, der Rekrutierung von Teilnehmern, der Datenerfassung und der Verwaltung des Datenflusses. SOS half dabei, Teilnehmer zu rekrutieren, Daten zu sammeln und den Datenfluss zu verwalten. SRM half beim Sammeln von Daten und beim Verwalten des Datenflusses. LGO half bei der Konzeption der Studie und der Erlangung einer ethischen Genehmigung. SB konzipierte und gestaltete die Studie. PLK konzipierte und gestaltete die Studie und verwaltete den Datenfluss. EP überwachte die Vorbereitung der Daten für die Analyse, die Datenanalyse und half bei der Interpretation der Daten. AG konzipierte und gestaltete die Studie, erhielt Fördermittel, überwachte die Datenanalyse und half bei der Interpretation der Daten. Alle Autoren haben die endgültige Fassung des Manuskripts überprüft und kommentiert.

Korrespondenz mit Anders Grøntved.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Anmerkung des Herausgebers Springer Nature bleibt hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten neutral.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht durch gesetzliche Vorschriften zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Pedersen, J., Rasmussen, MGB, Sørensen, SO et al. Auswirkungen der Einschränkung der Nutzung digitaler Bildschirme auf das Wohlbefinden, die Stimmung und Biomarker für Stress bei Erwachsenen. npj Mental Health Res 1, 14 (2022). https://doi.org/10.1038/s44184-022-00015-6

Zitat herunterladen

Eingegangen: 12. Mai 2022

Angenommen: 29. September 2022

Veröffentlicht: 12. Oktober 2022

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

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein gemeinsam nutzbarer Link verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt