Effets de la limitation de l'utilisation des écrans numériques sur le bien

npj Mental Health Research volume 1, Article number: 14 (2022) Citer cet article

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Des études ont établi un lien entre une utilisation accrue des écrans numériques et une moins bonne santé mentale. Cependant, il existe des preuves expérimentales limitées pour suggérer une relation causale. Dans cet essai, nous avons cherché à étudier les effets de la limitation de l'utilisation récréative des écrans numériques sur le bien-être mental, l'humeur et les biomarqueurs de stress chez des adultes jeunes et d'âge moyen en bonne santé. Nous avons réparti au hasard 89 familles (dont 164 adultes) pour participer à une vaste intervention ou contrôle de réduction des médias sur écran. Les participants du groupe d'intervention ont reçu pour instruction de réduire leur utilisation récréative des écrans à moins de 3 heures/semaine/personne. L'observance de l'intervention a été évaluée à l'aide d'applications et d'écrans de télévision. Le bien-être mental subjectif global et l'humeur, ainsi que les biomarqueurs quotidiens de stress collectés (cortisol salivaire et cortisone) ont été évalués au départ et après 2 semaines de suivi. La réduction de l'utilisation récréative des écrans numériques a entraîné une amélioration significative du bien-être et de l'humeur autodéclarés chez les adultes affectés à l'intervention par rapport au groupe témoin. Nous n'avons observé aucun effet d'intervention pour les biomarqueurs de stress. (ClinicalTrials.gov : NCT04098913, 23/09/2019).

La proportion d'adultes présentant des indicateurs de mauvaise santé mentale (troubles anxieux, dépression et bien-être mental général) a augmenté au cours de la dernière décennie dans de nombreux pays1,2,3,4,5,6. Au cours de cette même période, des changements notables se sont produits dans la technologie numérique et la façon de filtrer les appareils sont utilisés. L'utilisation de l'écran numérique est devenue une partie importante de la vie des gens. Les appareils multimédias à écran offrent des possibilités infinies telles que consulter les dernières nouvelles, les e-mails, faire défiler les sites de médias sociaux, diffuser des films et des séries, ou appeler des amis par vidéo, et bien plus encore. Bien que chacune de ces activités ne soit pas nécessairement bénéfique ou nuisible, la disponibilité omniprésente des appareils numériques et les niveaux élevés d'engagement et d'attente sociale d'être toujours disponibles peuvent avoir un impact à la fois sur la santé physique et mentale. Les inquiétudes concernant les dommages potentiels continuent d'être largement débattues parmi les professionnels de la santé, les éducateurs et les chercheurs7,8,9.

L'utilisation d'écrans numériques a été associée à une santé mentale autodéclarée plus faible (par exemple, des niveaux accrus de dépression, de stress perçu et d'humeur négative) chez les adultes. Une revue systématique et une méta-analyse ont révélé qu'une utilisation intensive des médias sur écran était associée à une augmentation de 28 % des risques de dépression sur la base des données de sept études longitudinales et de 12 études transversales10. De plus, une revue systématique et une méta-analyse de 37 études transversales ont rapporté une association positive significative entre l'utilisation du smartphone et le stress et l'anxiété11. Bien que les résultats basés sur des études observationnelles puissent être affectés par une confusion incontrôlée ou un biais d'information causé par l'utilisation d'écrans autodéclarés10,12, une autre limitation majeure est la possibilité d'une causalité inverse, c'est-à-dire que l'utilisation d'écrans récréatifs est accrue en raison de problèmes de santé mentale8. Récemment, quelques études expérimentales ont étudié les effets à court terme de la réduction de l'utilisation des médias sociaux (et non de l'utilisation globale des écrans récréatifs) sur la santé mentale13,14,15,16,17. Cependant, les données probantes ne sont toujours pas concluantes, principalement en raison de limitations méthodologiques telles que le manque d'évaluation objective de la conformité à l'intervention ou la non-conformité à l'intervention.

En plus de l'impact sur la santé mentale autodéclarée, l'utilisation de médias à écran peut également influencer les biomarqueurs de stress, par exemple les niveaux quotidiens de cortisol et de cortisone, qui affichent un schéma diurne distinct18,19. La sécrétion de cortisol est régulée par l'axe hypothalamo-hypophyso-surrénalien (axe HPA) en réponse au stress20,21,22. Une pente de cortisol diurne plus plate a été associée à plusieurs effets sur la santé physique et mentale, par exemple l'obésité, la dépression et les symptômes d'extériorisation21, tandis qu'une réponse d'éveil au cortisol plus élevée a été associée à un stress général plus élevé de la vie et à des sentiments de tristesse et d'écrasement de la veille23,24. Peu d'études ont étudié la relation entre l'utilisation récréative des écrans et les biomarqueurs de stress25,26,27,28,29, mais des études expérimentales sont justifiées.

Compte tenu des limites des études observationnelles et expérimentales précédentes, nous avons cherché à étudier la relation causale entre l'utilisation récréative d'écrans numériques (toute utilisation d'écrans numériques sans rapport avec le travail (ou les études) et mesurée en dehors des heures de travail autodéclarées) et de multiples mesures de la santé mentale chez les adultes en utilisant les données d'un récent essai contrôlé randomisé en grappes (l'essai SCREENS)30,31. Plus précisément, nous avons étudié l'efficacité de la limitation de l'utilisation récréative des écrans numériques sur le bien-être mental global autodéclaré, l'humeur et les rythmes quotidiens des biomarqueurs de stress (cortisol salivaire et cortisone) chez les adultes.

Un total de 1420 familles ont manifesté leur intérêt pour l'étude et ont été présélectionnées pour leur admissibilité. Parmi ceux-ci, 95 étaient éligibles et tous ont donné leur consentement à participer. Un total de 92 familles (dont 171 adultes) ont terminé les mesures de base, mais trois familles se sont retirées avant la randomisation. Ainsi, un total de 89 familles (164 adultes) ont été réparties au hasard dans le groupe d'intervention (45 familles) ou le groupe témoin (44 familles) entre juin 2019 et mars 2021 (Fig. 1).

La figure 1 montre un flux de participants de l'invitation aux analyses. Des familles avec enfants ont été recrutées ; cet article ne rapporte que les résultats des adultes dans les familles.

Les caractéristiques de base des participants sont présentées pour chaque groupe dans le tableau 1. Les facteurs personnels et les niveaux d'utilisation des écrans étaient également répartis entre les deux groupes, mais les participants affectés au groupe témoin avaient environ deux ans de plus que les participants du groupe d'intervention (tableau 1).

Les adultes du groupe d'intervention avaient une médiane de 2,7 h/semaine (IQR : 1,7 à 3,6) d'utilisation récréative des écrans numériques, tandis qu'en revanche, le groupe témoin avait une médiane de 15,5 h/semaine (IQR : 9,6 à 22,8). La proportion de participants qui se sont conformés à l'intervention a été rapportée précédemment31.

Tous les adultes (contrôle = 82, intervention = 82) ont été inclus dans les analyses présentées dans le tableau 2. Les participants du groupe d'intervention ont augmenté de manière significative leur bien-être mental autodéclaré, tandis que ceux du groupe témoin n'ont perçu aucun changement dans les deux sens. L'effet de l'intervention (différence moyenne entre les groupes) pour l'indice de bien-être OMS-5 était de 8,48 points, IC à 95 % : 4,90 à 12,07 (d de Cohen : 0,72, IC à 95 % : 0,39 à 1,05) en faveur de l'intervention de réduction de l'utilisation des écrans (Tableau 2).

Les deux groupes ont significativement amélioré leurs scores totaux de troubles de l'humeur, mais les participants affectés à la réduction du dépistage ont eu une amélioration significativement plus importante de -6,83 points IC à 95 % : -12,68 à -0,97 (d de Cohen : -0,38, IC à 95 % : -0,70 à -0,05) par rapport au groupe témoin. Les analyses des sous-échelles de l'humeur ont révélé des effets significatifs de l'intervention pour la tension, la fatigue et la vigueur en faveur de l'intervention (tableau 2).

Les scores de changement des participants individuels pour l'indice de bien-être OMS-5 et le score total de perturbation de l'humeur sont présentés à la Fig. 2. Les scores moyens bruts avec les écarts-types des scores de bien-être et d'humeur au départ et au suivi pour chaque groupe sont fournis dans le tableau supplémentaire 1.

La figure montre la variation non ajustée de l'indice de bien-être OMS-5 des participants individuels (les scores positifs indiquent une amélioration) et la perturbation totale de l'humeur (les scores négatifs indiquent une amélioration) pour les participants disposant de données complètes au départ et au suivi (n = 151, 92 % et n = 148, 90 %).

Le nombre médian d'échantillons de salive par participant au départ était de 11 (IQR : 9 à 12) pour le contrôle et l'intervention, alors qu'il était de 11 (IQR : 9 à 12) pour les participants affectés au contrôle et de 12 (IQR : 10 à 12) pour les participants affectés à l'intervention lors du suivi. Les concentrations mesurées de cortisol et de cortisone sont affichées sur les Fig. 3, 4.

La figure 3 montre les plages médianes et interquartiles sur 3 jours pour la concentration de cortisol par allocation de groupe pour chaque point dans le temps. La figure affiche également la concentration exacte de cortisol pour chaque échantillon de salive inclus dans les analyses après la suppression des valeurs aberrantes extrêmes (les points sont répartis de manière aléatoire à chaque instant uniquement à des fins d'illustration).

La figure 4 montre les plages médianes et interquartiles sur 3 jours pour la concentration de cortisone par allocation de groupe pour chaque point dans le temps. La figure affiche également la concentration exacte de cortisone pour chaque échantillon de salive inclus dans les analyses après la suppression des valeurs aberrantes extrêmes (les points sont répartis de manière aléatoire à chaque instant uniquement à des fins d'illustration).

Aucun changement significatif au sein du groupe n'a été trouvé dans les mesures des niveaux quotidiens de cortisol ou de cortisone, à l'exception de la cortisone au réveil chez les adultes affectés au groupe témoin (augmentation moyenne de 1,70 nmol/L (IC à 95 % : 0,33 à 3,07)). Nous n'avons trouvé aucun effet significatif de l'intervention sur la modification des mesures de cortisol et de cortisone, à l'exception du niveau de cortisone au réveil (différence moyenne de modification -1,97 nmol/L (IC à 95 % : -3,91 à -0,03) comparant l'intervention au contrôle) (Tableau 3). La différence moyenne standardisée (Cohen's d) pour l'échantillon d'éveil au cortisol et à la cortisone était de -0,08 (IC à 95 % -0,40 à 0,22) et -0,09 (IC à 95 % : -0,41 à 0,21). Les scores moyens bruts avec les écarts-types des mesures de cortisol et de cortisone au départ et au suivi pour chaque groupe sont fournis dans le tableau supplémentaire 2.

Dans cet essai contrôlé randomisé en grappes, nous avons étudié l'efficacité de la réduction de l'utilisation récréative des écrans numériques à domicile sur le bien-être mental général, l'humeur et les biomarqueurs quotidiens du stress chez les adultes. Nous avons constaté des améliorations significatives du bien-être mental et de l'humeur autodéclarés en faveur de la réduction des écrans récréatifs. Aucun effet d'intervention cohérent n'a été trouvé pour les mesures des niveaux quotidiens de cortisol et de cortisone.

Notre étude fournit de nouvelles preuves expérimentales que la restriction de l'utilisation récréative des écrans numériques augmente le bien-être mental et l'humeur globaux autodéclarés. Ces résultats sont conformes aux résultats d'études observationnelles rapportées dans des revues systématiques10,11. À notre connaissance, aucun autre essai n'a étudié l'impact de la limitation de l'utilisation globale des écrans numériques à des fins récréatives sur le bien-être mental et l'humeur perçus. Certains essais ont étudié les effets à court terme de la limitation de l'engagement des médias sociaux sur le bien-être mental et ont montré des résultats mitigés13,14,15,16,17. Une différence clé entre les essais précédents et notre essai est le niveau élevé de conformité à l'intervention observé dans notre essai. Tous les essais précédents à l'exception de Wezel et al. ont utilisé des mesures de conformité autodéclarées, qui peuvent être sujettes à des biais12. Wezel et al. ont utilisé une mesure objective pour documenter la conformité au changement de la quantité d'utilisation des médias sociaux et ils n'ont signalé aucun effet sur le bien-être. Cependant, leur tentative de réduire l'utilisation des médias sociaux à 50 et 10 % parmi les participants des deux groupes d'intervention respectifs a échoué, ce qui pourrait expliquer l'absence d'effet sur les résultats du bien-être mental. De plus, les interventions dans les essais précédents visaient les participants individuels plutôt que les familles. Il y a des avantages et des inconvénients à la conception de l'intervention centrée sur l'individu, mais une proportion importante de l'utilisation des médias sur écran dans les familles se produit dans le cadre d'un contexte social plus large. Notre conception basée sur la famille pourrait être un facteur important pour l'effet observé sur le bien-être mental et l'humeur dans notre essai, car elle peut augmenter la conformité à l'intervention grâce à des processus de changement social qui peuvent initier et consolider un changement personnel32.

L'effet de l'intervention de 8,48 points (IC à 95 % : 4,90 à 12,07) sur l'indice de bien-être OMS-5 correspond à une différence moyenne standardisée de 0,72 (d de Cohen). La différence moyenne standardisée modérée à importante est remarquable étant donné que la population étudiée était constituée d'adultes en bonne santé. De plus, l'intervalle de confiance chevauche 10, ce qui est considéré comme la différence minimale cliniquement importante33,34. L'effet de l'intervention pour le score total de perturbation de l'humeur était faible à modéré avec une différence moyenne standardisée de 0,38 (Cohen's d). Par rapport aux résultats pour le bien-être mental, cela suggère que l'utilisation des écrans a une influence moindre sur les états d'humeur que sur le bien-être mental global. L'utilisation d'appareils multimédias à écran peut affecter le bien-être et l'humeur de plusieurs manières. Une voie peut être que la plupart des adultes transportent toujours un smartphone. La disponibilité constante a été suggérée pour induire une obligation perçue d'être accessible à tout moment, une notion qui a été suggérée pour induire des sentiments de stress, de dépression et de culpabilité35. Une autre voie peut être que l'utilisation passive des médias sociaux affecte négativement le bien-être par la comparaison sociale36. Enfin, Afifi et al. suggèrent que l'utilisation d'appareils multimédias à écran peut éventuellement perturber et déplacer des comportements fondamentaux tels que manger, faire de l'exercice et dormir, ce qui peut induire du stress29.

Il s'agit du premier essai explorant l'effet de la limitation de l'utilisation des écrans sur les niveaux quotidiens de cortisol et de cortisone. Notre étude n'a fourni aucune preuve cohérente d'une relation causale entre la restriction de l'utilisation des écrans et la modification des biomarqueurs de stress, du moins à court terme de 2 semaines. L'absence d'effet sur le cortisol et la cortisone peut être due à un manque de puissance statistique pour détecter de petites tailles d'effet. Une autre explication pourrait être que notre échantillon était composé d'adultes en bonne santé. Nous ne pouvons pas exclure que la limitation de l'utilisation des écrans chez les adultes présentant des symptômes de stress ou de dépression, qui présentent souvent des pentes de cortisol diurne et des réponses de réveil du cortisol altérées37,38, puisse avoir un effet positif sur leurs profils de cortisol et de cortisone.

L'une des principales forces de notre étude est la conception expérimentale, qui augmente la confiance dans le fait que les effets observés de la limitation de l'utilisation des écrans sur le bien-être et l'humeur sont causals, car les facteurs de confusion connus et inconnus devraient être également répartis entre les groupes comparés. Une autre force de notre étude est la mise en place d'évaluations objectives de l'observance des interventions31. De plus, les participants inclus et les participants non éligibles avaient des caractéristiques de base similaires, c'est-à-dire l'âge, le sexe, le niveau d'instruction et l'utilisation récréative des écrans31. De plus, les résultats étaient robustes après stratification pour savoir si les participants étaient inscrits avant ou après COVID-19, c'est-à-dire mars 2020 (données non présentées). Cependant, les résultats doivent être interprétés en gardant à l'esprit les limites suivantes. Premièrement, en raison de la nature comportementale de l'intervention, la mise en aveugle n'était pas possible, ce qui peut avoir introduit un biais dans les résultats autodéclarés, car les participants peuvent potentiellement avoir été influencés par le fait qu'ils savaient appartenir au groupe de réduction de l'utilisation des écrans. Nous nous attendons à ce que ce biais possible, dans une certaine mesure, ait pu exagérer l'effet de la réduction de l'utilisation des écrans sur le bien-être mental et l'humeur subjectifs, car certains participants peuvent avoir répondu dans le sens d'une hypothèse de bénéfice ou qu'ils pensent que le désir du chercheur (le concept de caractéristiques de la demande)39. Deuxièmement, bien que les participants du groupe d'intervention aient réussi à réduire leur utilisation des écrans, nous avons également observé une légère diminution de l'utilisation des écrans dans le groupe témoin. Cela était probablement dû au fait que certaines familles étaient motivées à essayer de réduire leur engagement envers les médias à l'écran avant la randomisation. Troisièmement, bien que notre évaluation ait suivi les recommandations standard pour l'évaluation du cortisol salivaire21,22,40, une évaluation objective du moment des prélèvements peut avoir encore renforcé nos résultats. Enfin, les résultats peuvent ne pas être généralisables au-delà des adultes en bonne santé qui vivent dans des ménages avec enfants.

Collectivement, notre étude fournit des preuves expérimentales que la limitation de l'utilisation récréative des écrans numériques affecte positivement le bien-être mental et l'humeur des adultes. Nos résultats soulignent l'importance de la prise de conscience du temps passé par les adultes à utiliser des appareils multimédias à écran numérique récréatifs. Les futures études expérimentales devraient explorer si les relations observées dépendent de types spécifiques de contenu multimédia sur écran ou de différentes motivations pour l'utilisation d'un écran numérique. De plus, des études examinant l'impact des réductions à long terme de l'utilisation des écrans sont justifiées.

Cette étude est une analyse secondaire de l'essai SCREENS (un essai contrôlé randomisé en grappes parallèles), et elle est rapportée conformément à la déclaration CONSORT41. La conception de l'essai est décrite en détail dans le protocole d'étude30. L'essai SCREENS a été conçu pour étudier l'efficacité de la réduction de l'utilisation des écrans à domicile sur plusieurs critères de jugement, et non pour évaluer l'efficacité pragmatique de l'intervention. Nous avons réparti au hasard les familles (unité de grappe) pour réduire l'utilisation des écrans récréatifs pendant une période de 2 semaines (intervention) ou continuer à utiliser les écrans comme d'habitude (contrôle). La conception en grappes a été choisie pour améliorer la conformité à l'intervention de réduction de l'écran. La première famille a été inscrite le 6 juin 2019 et la dernière famille a terminé un suivi le 30 mars 2021.

Nous avons obtenu l'approbation éthique du Comité d'éthique du Danemark du Sud (S-20170213). Tous les participants ont donné leur consentement éclairé par écrit avant le départ. L'essai a été enregistré sur ClinicalTrials.gov (NCT04098913).

Les familles résidant dans la région du Danemark du Sud avec au moins un enfant âgé de 6 à 10 ans ont été recrutées par le biais d'une enquête basée sur la population42. Une invitation à l'enquête numérique a été envoyée à un adulte choisi au hasard dans chaque famille via une boîte aux lettres numérique obligatoire (e-Boks). L'Autorité danoise des données sanitaires a procédé à la sélection aléatoire des personnes invitées à l'enquête à l'aide des données du système danois d'enregistrement des faits d'état civil43. L'enquête comportait des questions sur les habitudes médiatiques des familles sur écran44. Les répondants devaient répondre à une question (oui/non) indiquant s'ils souhaitaient participer à l'essai SCREENS. Nous avons évalué si les familles étaient éligibles sur la base des données de l'enquête en utilisant les critères suivants : le parent répondant avait déclaré avoir utilisé des écrans récréatifs> 40e centile (2,4 h / jour) sur la base des 1000 premières réponses à l'enquête, tous les enfants du ménage devaient avoir > 4 ans et les adultes devaient être étudiants à temps plein ou employés à temps plein (sans quarts de nuit réguliers). Le parent répondant des familles remplissant ces critères a été téléphoné pour confirmer qu'au moins un adulte et un enfant du ménage seraient disposés à participer à l'essai, et qu'au moins un adulte participant et tous les enfants participants seraient en mesure de remettre leur(s) smartphone(s) et tablette(s) pendant une période de 2 semaines.

Nous avons exclu les participants individuels des familles éligibles si les participants n'étaient pas en mesure de se livrer à des activités physiques quotidiennes, s'ils avaient été diagnostiqués avec un trouble du sommeil, un trouble neuropsychiatrique ou un trouble du développement, ou s'ils avaient été en congé de maladie lié au stress au cours des 3 derniers mois.

L'Odense Patient data Explorative Network (OPEN) a généré la séquence de randomisation des blocs en utilisant des blocs permutés de deux à quatre familles. OPEN n'a joué aucun rôle dans la prestation de l'intervention ou la collecte de données. La randomisation a été effectuée par un membre de l'équipe de recherche via un site Web de randomisation en ligne au sein des ménages des familles après l'achèvement des évaluations de base. Le membre de l'équipe de recherche n'avait aucune connaissance de la répartition des groupes jusqu'à ce que la randomisation ait été effectuée. L'étude était en ouvert car la mise en aveugle des participants n'était pas réalisable en raison de la nature comportementale de l'intervention.

Les familles affectées au groupe de contrôle ont été invitées à poursuivre leurs habitudes habituelles en matière de médias à l'écran. Les familles affectées à l'intervention de réduction d'écran ont été invitées à modifier considérablement leurs habitudes en matière d'écran. Premièrement, les membres des familles affectés au groupe d'intervention ont reçu pour instruction de réduire leur utilisation individuelle des écrans numériques récréatifs à un maximum de 3 h/semaine pendant la période d'intervention de 2 semaines. Deuxièmement, tous les participants ont reçu pour instruction de remettre leur(s) tablette(s) et/ou smartphone(s) en échange d'un téléphone portable non intelligent (Nokia 130). Certains adultes n'ont pas pu le faire parce qu'ils avaient des smartphones mixtes pour le travail et les loisirs, mais au moins un adulte devait le faire si la famille voulait participer. Troisièmement, les familles ont été encouragées à parler de leurs défis attendus de réduire l'utilisation des écrans récréatifs pendant 2 semaines et à énumérer les solutions potentielles. Quatrièmement, les adultes étaient autorisés à utiliser jusqu'à 30 minutes/jour d'écrans dits nécessaires (par exemple, prendre des rendez-vous, vérifier les opérations bancaires en ligne, etc.). Les enfants qui devaient utiliser des écrans pour faire leurs devoirs étaient autorisés à le faire dans la mesure nécessaire. Au cours de l'intervention, toutes les utilisations des médias à l'écran devaient être enregistrées dans de simples journaux quotidiens. De plus, trois à cinq rappels d'intervention ont été positionnés dans des endroits où les familles se rassemblent et dans des pièces où les membres de la famille utilisent généralement des écrans. Les familles qui ont terminé l'expérience SCREENS ont reçu un remboursement financier de 70 euros. Les composantes de l'intervention sont décrites plus en détail dans le protocole de l'étude30.

L'utilisation récréative des smartphones, des tablettes et des ordinateurs a été objectivement évaluée à l'aide d'applications non commerciales Device Tracker et l'utilisation de la télévision a été évaluée à l'aide d'un moniteur développé en interne31,45. Un total de 78 adultes (95 %) répartis dans le groupe d'intervention ont été considérés comme conformes à l'intervention parce qu'ils avaient moins de 7 heures/semaine d'utilisation récréative des écrans pendant l'expérience31. Dans cet article, nous rapportons des statistiques descriptives (intervalles médian et interquartile) de l'utilisation récréative des écrans numériques pendant la période d'expérimentation afin de permettre une comparaison du contraste de l'exposition aux écrans.

Tous les résultats de l'essai SCREENS sont décrits dans le protocole d'étude30. Les sections suivantes décrivent les résultats du présent document.

Une version numérique de l'indice de bien-être WHO-5 a été utilisée pour évaluer le bien-être mental général avant le début du protocole de base et immédiatement après la fin de la période d'expérimentation. Le questionnaire en cinq points est largement utilisé comme mesure des résultats du bien-être mental dans les essais cliniques et a une validité acceptable et est psychométriquement solide34,46. L'indice de bien-être OMS-5 se compose de cinq déclarations sur la façon dont une personne s'est sentie (par exemple, "Je me suis sentie joyeuse et de bonne humeur") au cours des 2 semaines précédentes. Les participants devaient fournir l'une des réponses suivantes : Tout le temps (5), la plupart du temps (4), plus de la moitié du temps (3), moins de la moitié du temps (2), une partie du temps (1), jamais (0). Le score final a été calculé pour chaque adulte en additionnant les scores des cinq items et en multipliant la somme brute par 434. Des scores plus élevés correspondent à un meilleur bien-être mental.

Les états d'humeur globaux ont été évalués à l'aide du questionnaire Profile of Mood States, qui est une échelle validée et largement utilisée pour évaluer les états d'humeur chez les populations en bonne santé47,48. Le questionnaire est composé de 65 mots (par exemple, amical, tendu, en colère, etc.) et les participants devaient répondre à l'une des questions suivantes : Pas du tout (0), Un peu (1), Modérément (2), Assez (3), Extrêmement (4). Pour deux des questions, la notation a été inversée (de 4 à 0). Pour les participants qui avaient des données manquantes sur moins de 5 éléments individuels (ligne de base n = 14, suivi n = 15), nous avons imputé la médiane observée pour chaque élément des participants avec des données complètes pour l'élément. Les scores ont été additionnés en six sous-échelles distinctes (tension, dépression, colère, fatigue, confusion et vigueur). La perturbation totale de l'humeur a été calculée en additionnant les scores de tension, de dépression, de colère, de fatigue et de confusion et en soustrayant le score de vigueur47. Les scores inférieurs correspondent à une meilleure humeur pour toutes les sous-échelles (à l'exception du score de vigueur) et à une perturbation totale de l'humeur.

Nous avons évalué les biomarqueurs salivaires du stress (cortisol/cortisone). Nous avons utilisé une évaluation ambulatoire du cortisol et de la cortisone pour fournir une image plus valable sur le plan écologique des changements potentiels dans les rythmes quotidiens de la sécrétion de cortisol/cortisone en réponse à l'intervention40. Les participants ont reçu des instructions en face à face d'un membre de l'équipe de recherche sur la façon de compléter l'échantillonnage de salive à l'aide de salivettes et d'échanges synthétiques (Starstedt, Nümbrecht, Allemagne). Nous avons souligné l'importance de consigner l'heure réelle de chaque échantillon dans le journal d'échantillonnage quotidien. Les participants ont également reçu un manuel d'échantillonnage écrit, y compris des images. Des échantillons salivaires devaient être prélevés au cours des trois jours précédant la randomisation et au cours des trois derniers jours de l'expérience (Fig. 1 supplémentaire) pour augmenter la fiabilité des mesures49. Les participants ont été chargés de compléter trois échantillons le matin (au réveil, +30 min, +45 min), ce qui est le protocole minimum pour évaluer la réponse de réveil cortisol/cortisone suggérée dans les précédentes directives de consensus d'experts22. Après avoir collecté l'échantillon d'éveil, les participants ont été invités à démarrer un réveil préprogrammé (Dual Digital Timer, S. Brannan Sons Ltd., Angleterre) pour les rappels pour les prélèvements d'échantillons +30 min, +45 min. Les participants ont également été invités à prélever un échantillon avant le coucher. L'équipe de recherche a soigneusement demandé aux participants de s'abstenir de fumer, de faire de l'exercice, de se brosser les dents, de manger ou de boire autre chose que de l'eau pendant la routine d'échantillonnage du matin et 30 minutes avant la collecte de l'échantillon au coucher. Les participants ont été invités à placer les échantillons dans un porte-échantillons dans leur congélateur au cours de l'étude. Tous les échantillons ont été transportés dans des boîtes réfrigérées et stockés dans un congélateur à l'Université du Danemark du Sud. Enfin, nous avons transporté les échantillons de salive au service de biochimie clinique de l'hôpital de Slagelse, région de Zélande, où les échantillons ont été analysés. Les niveaux de cortisol et de cortisone ont été déterminés à l'aide de la chromatographie liquide à dilution isotopique et de la spectrométrie de masse en tandem (LC-MS/MS).

Nous avons calculé les pentes diurnes quotidiennes de cortisol et de cortisone en soustrayant la concentration au coucher de la concentration au réveil et en la divisant par le temps écoulé entre les deux échantillons50. Les mesures quotidiennes suivantes de réponse au réveil du cortisol et de la cortisone ont été calculées : CAR30 (concentration sur 30 min – concentration au réveil), CAR45 (concentration sur 45 min – concentration au réveil), CARpeak (concentration maximale à 30 ou 45 min – concentration au réveil), l'aire sous le sol de la courbe (CARaucG) et l'aire sous la courbe par rapport à l'augmentation (CARaucI) ont été calculées à l'aide des deux formules fournies par Pruessner et al.51.

Les données sur le cortisol et la cortisone étaient faussées positivement à chaque instant. Ainsi, les données ont été transformées en log à chaque instant pour identifier les valeurs aberrantes extrêmes (> ± 3 SD) pour les concentrations de cortisol ou de cortisone à chaque instant. Après une évaluation au cas par cas, 36 échantillons de cortisol et 38 échantillons de cortisone sur les 3636 et 3642 échantillons au total ont été identifiés comme des valeurs extrêmes, respectivement, et ceux-ci ont été supprimés40. Les variables transformées en log ont été utilisées uniquement pour identifier les valeurs aberrantes extrêmes et n'ont été incluses dans aucune analyse. Les échantillons de salive du matin et les échantillons de salive du soir s'écartant de plus de 15 min (n = 261) et 60 min (n = 118) du protocole d'échantillonnage prévu, respectivement, ont été exclus des analyses.

La détermination de la taille de l'échantillon de l'essai SCREENS était basée sur les résultats de notre étude pilote52, et l'essai SCREENS visait à avoir une puissance de 80 % pour détecter une différence moyenne de groupe de 24 min/jour dans le temps non sédentaire des enfants (résultat principal de l'essai SCREENS). Ainsi, la taille de l'échantillon n'était pas alimentée pour détecter un changement spécifique dans le bien-être général, l'humeur ou les mesures quotidiennes de cortisol et de cortisone. Cependant, les résultats de notre étude pilote suggèrent que la taille totale de notre échantillon de 164 adultes a le pouvoir de détecter des tailles d'effet standardisées> 0,35 (d de Cohen) pour la zone de cortisol et de cortisone sous les mesures de la courbe49.

Les données ont été analysées à l'aide de modèles linéaires à effets mixtes, y compris un terme d'interaction entre la répartition des groupes et la variable de référence/de suivi. Une régression Tobit à effets mixtes a été utilisée pour les sous-échelles d'humeur afin de tenir compte des effets potentiels de plancher et de plafond53, et les valeurs ont été censurées à 0 (limite inférieure) pour les sous-échelles de tension, dépression, colère, fatigue et confusion, et à 32 (limite supérieure) pour la sous-échelle de vigueur. Toutes les analyses comprenaient des interceptions aléatoires au niveau de la famille et au niveau des participants pour tenir compte de la corrélation potentielle due au regroupement. Des modèles distincts ont été exécutés avec les variables suivantes comme résultats : indice de bien-être OMS-5, score total de perturbation de l'humeur, chacune des sous-échelles du profil des états d'humeur, échantillon d'éveil du cortisol et de la cortisone, pentes diurnes de cortisol et de cortisone et cinq mesures différentes de la réponse d'éveil du cortisol et de la cortisone (CAR30, CAR45, CARpeak, CARaucG et CARaucI). Tous les modèles ont été ajustés pour l'âge car il y avait une différence significative entre les deux groupes au départ. En plus des interceptions aléatoires au niveau de la famille et des participants, les modèles pour le cortisol et la cortisone incluaient également une journée d'interception aléatoire au niveau de l'évaluation, car les jours étaient regroupés au sein des participants et les participants étaient regroupés au sein des familles. Nous rapportons les niveaux de référence moyens des résultats, la variation moyenne estimée des résultats au sein du groupe et l'effet de l'intervention, qui est l'interaction entre le groupe et la variable temporelle de chacun des modèles linéaires ou tobit à effets mixtes. Toutes les estimations ont été fournies avec des intervalles de confiance à 95 % et les analyses ont été effectuées selon les principes de l'intention de traiter. Nous avons calculé le d de Cohen en utilisant les scores de changement et les écarts-types, et le nombre de participants dans chaque groupe.

Nous n'avons trouvé aucune violation des hypothèses des modèles linéaires ou tobit à effets mixtes. Des analyses statistiques ont été effectuées à l'aide de STATA 17 en utilisant un niveau α de 0,05 (bilatéral).

Les données anonymisées peuvent être mises à disposition sur demande à des fins de recherche après la conclusion d'un accord de traitement des données conformément au règlement général sur la protection des données et à la loi danoise sur la protection des données. Contactez l'auteur correspondant en cas de demande de données.

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Nous tenons à remercier toutes les familles pour leur participation, ainsi que l'Open Patient Data Explorative Network pour son aide dans la gestion de l'essai.

Département des sciences du sport et de la biomécanique clinique, Unité de recherche pour l'épidémiologie de l'exercice, Centre de recherche sur la santé de l'enfant, Université du Danemark du Sud, Odense, Danemark

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

Steno Diabetes Center Odense, Hôpital universitaire d'Odense, Odense, Danemark

Martin Gillies Banke Rasmussen

Unité de recherche PROgrez, Département de physiothérapie et d'ergothérapie, Naestved-Slagelse-Ringsted Hospitals, Region Zealand, Danemark

Sofie Rath Mortensen

Unité d'épidémiologie du MRC, Université de Cambridge, Cambridge, Royaume-Uni

Soren Brage

Laboratoire de conditionnement physique, de vieillissement et de stress, École de kinésiologie, Université de la Colombie-Britannique, Vancouver, Colombie-Britannique, Canada

c'est-à-dire Puterman

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JP a aidé à concevoir l'étude, à recruter des participants, à collecter des données, à gérer le flux de données, à préparer les données pour l'analyse, à mener les analyses statistiques, à interpréter les données et à diriger la rédaction de l'article. Le MGBR a aidé à concevoir l'étude, à recruter des participants, à collecter des données et à gérer le flux de données. SOS a aidé à recruter des participants, à collecter des données et à gérer le flux de données. SRM a aidé à collecter des données et à gérer le flux de données. LGO a aidé à concevoir l'étude et à obtenir une approbation éthique. SB a conceptualisé et conçu l'étude. PLK a conceptualisé et conçu l'étude et géré le flux de données. EP a supervisé la préparation des données pour l'analyse, l'analyse des données et a aidé à interpréter les données. AG a conceptualisé et conçu l'étude, a reçu un financement, a supervisé l'analyse des données et a aidé à interpréter les données. Tous les auteurs ont révisé et commenté la version finale du manuscrit.

Correspondance à Anders Grøntved.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

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Pedersen, J., Rasmussen, MGB, Sørensen, SO et al. Effets de la limitation de l'utilisation des écrans numériques sur le bien-être, l'humeur et les biomarqueurs de stress chez les adultes. npj Santé mentale Res 1, 14 (2022). https://doi.org/10.1038/s44184-022-00015-6

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Reçu : 12 mai 2022

Accepté : 29 septembre 2022

Publié: 12 octobre 2022

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

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