中国学校卫生

组别	选项	文献数	I²值/%	发生率(95%CI)/%
地区	东部	25	99.9	48.0(38.4~57.6)
	中部	8	99.9	42.9(21.4~64.4)
	西部	6	99.0	38.5(31.5~45.4)
	多地	3	99.8	54.7(39.3~70.1)
每天视屏	＞1	21	99.9	55.9(49.1~62.7)
时间/h	≥1	7	99.9	45.9(29.8~62.0)
	＞2	8	99.8	28.1(16.6~39.5)
	≥2	7	99.9	36.9(23.2~50.6)
研究年份	2019年以前	7	99.9	43.4(24.0~62.9)
	2019年及以后	36	99.9	46.5(39.0~53.9)

组别	选项	文献数	I²值/%	发生率(95%CI)/%
地区	东部	25	99.9	48.0(38.4~57.6)
	中部	8	99.9	42.9(21.4~64.4)
	西部	6	99.0	38.5(31.5~45.4)
	多地	3	99.8	54.7(39.3~70.1)
每天视屏	＞1	21	99.9	55.9(49.1~62.7)
时间/h	≥1	7	99.9	45.9(29.8~62.0)
	＞2	8	99.8	28.1(16.6~39.5)
	≥2	7	99.9	36.9(23.2~50.6)
研究年份	2019年以前	7	99.9	43.4(24.0~62.9)
	2019年及以后	36	99.9	46.5(39.0~53.9)

影响因素	文献数	I²值/%	效应模型	OR值(95%CI)
女童	8	63.0^*	随机	0.85(0.78~0.92)^**
非独生子女	5	0.0	固定	1.09(1.04~1.15)^**
父亲年龄＜35岁	2	0.0	固定	1.45(1.22~1.71)^**
父亲文化程度高中及以下	4	2.0	固定	1.38(1.24~1.54)^**
母亲文化程度高中及以下	3	84.4^**	随机	1.78(1.32~2.40)^**
祖辈带养	3	62.4	随机	1.39(1.16~1.65)^**
农村	3	28.7	固定	1.38(1.13~1.69)^**
父母无锻炼习惯	4	64.3^*	随机	1.67(1.40~1.98)^**
家长支持使用视屏设备	4	65.0^*	随机	1.70(1.38~2.10)^**
父母每天视屏时间＞1 h	2	79.5^*	随机	1.59(1.04~2.43)^*

影响因素	文献数	I²值/%	效应模型	OR值(95%CI)
女童	8	63.0^*	随机	0.85(0.78~0.92)^**
非独生子女	5	0.0	固定	1.09(1.04~1.15)^**
父亲年龄＜35岁	2	0.0	固定	1.45(1.22~1.71)^**
父亲文化程度高中及以下	4	2.0	固定	1.38(1.24~1.54)^**
母亲文化程度高中及以下	3	84.4^**	随机	1.78(1.32~2.40)^**
祖辈带养	3	62.4	随机	1.39(1.16~1.65)^**
农村	3	28.7	固定	1.38(1.13~1.69)^**
父母无锻炼习惯	4	64.3^*	随机	1.67(1.40~1.98)^**
家长支持使用视屏设备	4	65.0^*	随机	1.70(1.38~2.10)^**
父母每天视屏时间＞1 h	2	79.5^*	随机	1.59(1.04~2.43)^*

影响因素	随机效应模型	固定效应模型
女童	0.85(0.78~0.92)	0.86(0.82~0.89)
非独生子女	1.09(1.04~1.15)	1.09(1.04~1.15)
父亲年龄＜35岁	1.45(1.22~1.71)	1.45(1.22~1.71)
父亲文化程度高中及以下	1.38(1.24~1.54)	1.38(1.24~1.54)
母亲文化程度高中及以下	1.78(1.32~2.40)	1.72(1.53~1.93)
祖辈带养	1.39(1.16~1.65)	1.39(1.25~1.54)
农村	1.35(1.04~1.75)	1.38(1.13~1.69)
父母无锻炼习惯	1.67(1.40~1.98)	1.62(1.48~1.78)
家长支持使用视屏设备	1.70(1.38~2.10)	1.57(1.43~1.73)
父母每天视屏时间＞1 h	1.59(1.04~2.43)	1.67(1.39~2.01)

影响因素	随机效应模型	固定效应模型
女童	0.85(0.78~0.92)	0.86(0.82~0.89)
非独生子女	1.09(1.04~1.15)	1.09(1.04~1.15)
父亲年龄＜35岁	1.45(1.22~1.71)	1.45(1.22~1.71)
父亲文化程度高中及以下	1.38(1.24~1.54)	1.38(1.24~1.54)
母亲文化程度高中及以下	1.78(1.32~2.40)	1.72(1.53~1.93)
祖辈带养	1.39(1.16~1.65)	1.39(1.25~1.54)
农村	1.35(1.04~1.75)	1.38(1.13~1.69)
父母无锻炼习惯	1.67(1.40~1.98)	1.62(1.48~1.78)
家长支持使用视屏设备	1.70(1.38~2.10)	1.57(1.43~1.73)
父母每天视屏时间＞1 h	1.59(1.04~2.43)	1.67(1.39~2.01)

中国学龄前儿童屏幕暴露发生率及影响因素Meta分析

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李娜娜 ¹ , 楚鑫 ^*^,² , 安文卓 ¹ , 何艳 ¹ , 郑敏瑶 ¹ , 郭冬晴 ¹

中国学校卫生 | 健康教育与健康促进 2025,46(11): 1574-1579

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中国学校卫生 |健康教育与健康促进 2025 , 46 (11) : 1574 -1579

中国学龄前儿童屏幕暴露发生率及影响因素Meta分析

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李娜娜¹, 楚鑫^*^,², 安文卓¹, 何艳¹, 郑敏瑶¹, 郭冬晴¹

作者信息

¹成都中医药大学护理学院, 四川 610075

²成都中医药大学附属医院护理部

通讯作者:

楚鑫，E-mail: 18981883803@163.com

作者简介:

李娜娜(1997-)，女，陕西延安人，在读硕士，主要研究方向为中西医结合护理

Meta-analysis on the prevalence and influencing factors of screen exposure among preschool children in China

Nana LI¹, Xin CHU^*^,², Wenzhuo AN¹, Yan HE¹, Minyao ZHENG¹, Dongqing GUO¹

Affiliations

¹School of Nursing, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 610075, Sichuan Province, China

出版时间: 2025-11-25 doi: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2025433

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摘要

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目的

系统评价中国学龄前儿童屏幕暴露发生率及影响因素, 为制定科学的干预策略提供循证证据。

方法

检索PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library、中国生物医学文献数据库、中国知网、维普、万方数据库中从建库至2025年6月29日, 关于学龄前儿童屏幕暴露发生情况的相关研究。使用Stata 16.0软件进行Meta分析。

结果

共纳入43项研究。Meta分析显示, 中国学龄前儿童屏幕暴露发生率为46.0%(95%CI=38.9%~53.1%, P < 0.01);女童、非独生子女、父亲年龄 < 35岁、父亲文化程度为高中及以下、母亲文化程度为高中及以下、祖辈带养、农村、父母无锻炼习惯、家长支持使用视屏设备和父母每天视屏时间>1 h均是学龄前儿童屏幕暴露的影响因素[OR值(95%CI)分别为0.85(0.78~0.92), 1.09(1.04~1.15), 1.45(1.22~1.71), 1.38(1.24~1.54), 1.78(1.32~2.40), 1.39(1.16~1.65), 1.38(1.13~1.69), 1.67(1.40~1.98), 1.70(1.38~2.10)和1.59(1.04~2.43), P值均 < 0.05]。

结论

中国学龄前儿童屏幕暴露发生率较高, 应制定相关健康促进策略以降低发生率。

关键词

注视, 眼 / 健康促进 / Meta分析 / 数据库, 文献型 / 儿童, 学龄前

Abstract

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Objective

To systematically evaluate the prevalence and influencing factors of screen exposure among preschool children in China, so as to provide evidence for formulating scientific intervention strategies.

Methods

Retrieve relevant studies on screen exposure among preschool children from PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane Library, China Biomedical Literature Database, CNKI, VIP, and Wanfang databases from the time of estaldishment to June 29, 2025.Meta-analysis was performed using Stata 16.0 software.

Results

A total of 43 studies were included.Meta-analysis showed that the prevalence of screen exposure among preschool children in China was 46.0%(95%CI=38.9%-53.1%, P < 0.01).Girls, non-only child, father's age < 35 years, both parents having an educational level of high school or below, being cared for by grandparents, rural residence, parents having no exercise habit, parental support for the use of screen devices, and parental screen time>1 h/d were influencing factors for screen exposure among preschool children[OR(95%CI) were 0.85(0.78-0.92), 1.09(1.04-1.15), 1.45(1.22-1.71), 1.38(1.24-1.54), 1.78(1.32-2.40), 1.39(1.16-1.65), 1.38(1.13-1.69), 1.67(1.40-1.98), 1.70(1.38-2.10), 1.59(1.04-2.43), all P < 0.05].

Conclusion

The prevalence of screen exposure among preschool children in China is relatively high, and relevant child health promotion strategies should be formulated to reduce its occurrence.

Key words

Fixation, ocular / Health promotion / Meta-analysis / Databases, bibliographic / Child, preschool

引用本文

李娜娜, 楚鑫, 安文卓, 何艳, 郑敏瑶, 郭冬晴. 中国学龄前儿童屏幕暴露发生率及影响因素Meta分析. 中国学校卫生, 2025 , 46 (11) : 1574 -1579 . DOI: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2025433

Nana LI, Xin CHU, Wenzhuo AN, Yan HE, Minyao ZHENG, Dongqing GUO. Meta-analysis on the prevalence and influencing factors of screen exposure among preschool children in China[J]. Chinese Journal of School Health, 2025 , 46 (11) : 1574 -1579 . DOI: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2025433

正文

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随着数字媒体技术的快速发展，学龄前儿童屏幕暴露呈现低龄化趋势，已成为全球公共卫生领域的重要问题^[1]。屏幕暴露是指儿童接触电视、移动终端、电子游戏设备等屏幕媒介的行为^[2]。适当接触高质量教育内容可促进儿童的认知发展^[3]，但过早或过度的屏幕暴露易导致近视、语言发育迟缓、肥胖等生理问题以及注意缺陷多动障碍、焦虑抑郁等心理行为异常^[4-8]，并对个体成年期的生活方式产生持久影响^[9]。本研究通过Meta分析探讨中国学龄前儿童屏幕暴露发生率及影响因素，为制定科学的干预策略提供循证证据。

1　资料来源与方法

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1.1　资料来源

检索PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library、中国生物医学文献数据库、中国知网、维普、万方8个数据库，检索时间从建库截至2025年6月29日。中文检索词包括屏幕暴露、视屏暴露、视屏时间、视屏行为、屏幕时间，学龄前儿童、学前儿童、幼儿、幼童、儿童，危险因素、风险因素、影响因素、相关因素；英文检索词包括screen time, screen exposure, screen behavior, video time, video exposure, video behavior；child, preschool, preschool child, preschooler, infants；risk factors, cause, influence factors, predictor, risk factor, clinical predictors, influencing factor等。

1.2　方法

1.2.1　纳入与排除标准

纳入标准：研究对象为3~6岁中国学龄前儿童^[10]；明确定义屏幕暴露为每天使用视屏设备超过指南规定时间^[10-16]；结局指标为屏幕暴露发生率和影响因素。排除标准：会议、综述类文献；研究对象为患病人群(如孤独症谱系障碍患者等)；无法获取数据、重复发表或低质量文献。

1.2.2　文献筛选与资料提取

由2位研究者独立完成文献筛选及数据提取，如有分歧，与第三人协商解决。提取内容包含第一作者、发表时间、地区、平均每天屏幕暴露时间、样本量、屏幕暴露定义、发生率及影响因素等。

1.2.3　偏倚风险评价

采用美国卫生保健质量和研究机构(Agency for Healthcare Research and Quality, AHRQ)进行偏倚风险评价^[17]，由2位研究者分别执行并交叉核对。

1.3　统计学分析

应用Stata 16.0软件进行Meta分析。通过Q检验和I²值评估研究间异质性：当I²≤50%且P≥0.1时表明无异质性，选择固定效应模型；反之选择随机效应模型并通过亚组分析探讨异质性来源。采用逐一剔除法和转换效应模型进行敏感性分析，采用Egger's检验评估发表偏倚。检验水准α=0.05。

2　结果

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2.1　文献筛选流程及结果

经检索共得到1 485篇文献，逐层筛选后最终纳入43篇文献^[18-60]，具体筛选过程见图1。

2.2　学龄前儿童屏幕暴露发生率的Meta分析

纳入研究均报道了发生率，各研究间存在异质性，选择随机效应模型，结果显示学龄前儿童屏幕暴露发生率为46.0%(95%CI=38.9%~53.1%)。见图2。逐一剔除文献后，合并结果无显著变化，说明结果较稳定。按地区、屏幕暴露定义和发表年份进行亚组分析，结果显示东部地区、每天视屏时间＞1 h和调查时间在2019年以后的发生率较高(P值均 < 0.01)。见表1。

2.3　学龄前儿童屏幕暴露影响因素的Meta分析

相比男生，女生屏幕暴露的风险较低；相比其他各变量参照组，非独生子女、父亲年龄＜35岁、父母文化程度均为高中及以下、祖辈带养、农村、父母无锻炼习惯、家长支持使用视屏设备和父母每天视屏时间＞1 h的学龄儿童屏幕暴露风险均增加(P值均＜0.05)。见表2。

2.4　学龄前儿童屏幕暴露影响因素敏感性分析和发表偏倚

通过改变效应模型进行敏感性分析，效应值未发生显著变化，表明结果较稳定。见表3。对纳入研究数量较多的指标(性别)进行偏倚检验，漏斗图较对称，Egger's检验显示P=0.55，提示无发表偏倚。

3　讨论

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本研究显示，中国学龄前儿童屏幕暴露发生率为46.0%，略高于其他国家的相关研究^[61-62]，可能与不同国家的儿童早期教育理念、家庭教养方式、公共卫生干预措施以及屏幕媒介普及密切相关。亚组分析结果显示，东部地区、每天视屏时间＞1 h和2019年及以后的发生率更高。东部地区的高发生率可能与该区域经济水平、信息技术普及有关^[63]。儿童每天视屏时间＞1 h发生率较高，与儿童日常接触场景的屏幕较多、较易达到该标准有关。2019年以前屏幕暴露率略低于2019年及以后，与美国的一项研究结果一致^[64]，可能是新型冠状病毒感染疫情期间，居家生活改变了家庭视屏环境，父母及儿童对屏幕依赖程度增加，并将更多时间用于视屏娱乐。

本研究发现，男童比女童更易发生屏幕暴露，可能与性别间的兴趣爱好相关，男童更倾向于电子游戏等屏幕娱乐活动，而女童则偏好看书、绘画等非电子形式的娱乐活动^[65]。多子女家庭父母监管精力分散，导致对儿童电子设备的使用缺乏监督；而独生子女通常能获得更多的家庭关注与资源投入，减少了屏幕暴露的风险^[66]。此外，年轻父亲对电子游戏等更感兴趣，在视屏设备上花费的时间较多^[18]，而儿童会模仿父母行为，进而增加屏幕暴露的风险。文化程度较低的父母缺乏对屏幕暴露危害的认知和科学的教育理念，不能有效限制儿童电子设备的使用^[67]。城镇家长通常具备较高教育水平，能更充分认知屏幕暴露危害并主动采取限制措施^[42]，且可提供多样化线下活动；而农村家长受限于教育水平和资源条件，其认知及干预能力相对不足。因此，应针对性别实施差异化干预策略，多子女家庭应鼓励兄弟姐妹共同参与非屏幕活动以弥补监管精力不足，同时通过提升父母媒介素养以优化其自身屏幕使用行为，并制定科学的屏幕管理策略。

此外，祖辈因传统育儿观念，常将电子设备用作安抚工具，而“隔代亲”所致的情感溺爱与规则执行松弛，进一步弱化了对屏幕时间的管控力度^[68]。学龄前儿童处于模仿关键期，易通过观察学习父母行为而形成屏幕使用习惯^[69]，父母无锻炼习惯且自身视屏时间长，会潜移默化地增加儿童屏幕暴露。为提供早期教育，部分父母会支持子女使用电子设备，但并未制定相应的屏幕使用规则和有效监督，导致学龄前儿童屏幕暴露的机会增多^[52]。因此，应通过健康教育推广科学教养方式，引导家庭开展非屏幕类亲子活动与高质量陪伴，以减少学龄前儿童屏幕暴露。

本研究存在一定的局限性：(1)纳入研究存在较大异质性；(2)只纳入了中、英文公开发表的横断面研究，论证强度受限；(3)部分影响因素纳入研究数量较少，可能对结果造成一定影响。未来需要更大样本、高质量的研究，进一步探索学龄前儿童屏幕暴露发生率及影响因素，为开展早期预防和干预提供客观的循证依据。

基金

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成都中医药大学校级教改课题基地专项重点项目(GJD202356)

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

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2025年第46卷第11期

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doi: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2025433

接收时间：2025-08-09
首发时间：2026-11-06
出版时间：2025-11-25

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出版历史

收稿日期：2025-08-09
修回日期：2025-10-16

基金

成都中医药大学校级教改课题基地专项重点项目(GJD202356)

作者信息

¹成都中医药大学护理学院, 四川 610075

²成都中医药大学附属医院护理部

通讯作者:

楚鑫，E-mail: 18981883803@163.com

参考文献

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https://castjournals.cast.org.cn/joweb/zgxxws/CN/10.16835/j.cnki.1000-9817.2025433

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

组别	选项	文献数	I²值/%	发生率(95%CI)/%
地区	东部	25	99.9	48.0(38.4~57.6)
	中部	8	99.9	42.9(21.4~64.4)
	西部	6	99.0	38.5(31.5~45.4)
	多地	3	99.8	54.7(39.3~70.1)
每天视屏	＞1	21	99.9	55.9(49.1~62.7)
时间/h	≥1	7	99.9	45.9(29.8~62.0)
	＞2	8	99.8	28.1(16.6~39.5)
	≥2	7	99.9	36.9(23.2~50.6)
研究年份	2019年以前	7	99.9	43.4(24.0~62.9)
	2019年及以后	36	99.9	46.5(39.0~53.9)

组别

选项

文献数

I²值/%

发生率(95%CI)/%

地区

东部

99.9

48.0(38.4~57.6)

中部

99.9

42.9(21.4~64.4)

西部

99.0

38.5(31.5~45.4)

多地

99.8

54.7(39.3~70.1)

每天视屏

＞1

99.9

55.9(49.1~62.7)

时间/h

≥1

99.9

45.9(29.8~62.0)

＞2

99.8

28.1(16.6~39.5)

≥2

99.9

36.9(23.2~50.6)

研究年份

2019年以前

99.9

43.4(24.0~62.9)

2019年及以后

99.9

46.5(39.0~53.9)

影响因素	文献数	I²值/%	效应模型	OR值(95%CI)
女童	8	63.0^*	随机	0.85(0.78~0.92)^**
非独生子女	5	0.0	固定	1.09(1.04~1.15)^**
父亲年龄＜35岁	2	0.0	固定	1.45(1.22~1.71)^**
父亲文化程度高中及以下	4	2.0	固定	1.38(1.24~1.54)^**
母亲文化程度高中及以下	3	84.4^**	随机	1.78(1.32~2.40)^**
祖辈带养	3	62.4	随机	1.39(1.16~1.65)^**
农村	3	28.7	固定	1.38(1.13~1.69)^**
父母无锻炼习惯	4	64.3^*	随机	1.67(1.40~1.98)^**
家长支持使用视屏设备	4	65.0^*	随机	1.70(1.38~2.10)^**
父母每天视屏时间＞1 h	2	79.5^*	随机	1.59(1.04~2.43)^*

影响因素

文献数

I²值/%

效应模型

OR值(95%CI)

女童

63.0^*

随机

0.85(0.78~0.92)^**

非独生子女

0.0

固定

1.09(1.04~1.15)^**

父亲年龄＜35岁

0.0

固定

1.45(1.22~1.71)^**

父亲文化程度高中及以下

2.0

固定

1.38(1.24~1.54)^**

母亲文化程度高中及以下

84.4^**

随机

1.78(1.32~2.40)^**

祖辈带养

62.4

随机

1.39(1.16~1.65)^**

农村

28.7

固定

1.38(1.13~1.69)^**

父母无锻炼习惯

64.3^*

随机

1.67(1.40~1.98)^**

家长支持使用视屏设备

65.0^*

随机

1.70(1.38~2.10)^**

父母每天视屏时间＞1 h

79.5^*

随机

1.59(1.04~2.43)^*

影响因素	随机效应模型	固定效应模型
女童	0.85(0.78~0.92)	0.86(0.82~0.89)
非独生子女	1.09(1.04~1.15)	1.09(1.04~1.15)
父亲年龄＜35岁	1.45(1.22~1.71)	1.45(1.22~1.71)
父亲文化程度高中及以下	1.38(1.24~1.54)	1.38(1.24~1.54)
母亲文化程度高中及以下	1.78(1.32~2.40)	1.72(1.53~1.93)
祖辈带养	1.39(1.16~1.65)	1.39(1.25~1.54)
农村	1.35(1.04~1.75)	1.38(1.13~1.69)
父母无锻炼习惯	1.67(1.40~1.98)	1.62(1.48~1.78)
家长支持使用视屏设备	1.70(1.38~2.10)	1.57(1.43~1.73)
父母每天视屏时间＞1 h	1.59(1.04~2.43)	1.67(1.39~2.01)

影响因素

随机效应模型

固定效应模型

女童

0.85(0.78~0.92)

0.86(0.82~0.89)

非独生子女

1.09(1.04~1.15)

父亲年龄＜35岁

1.45(1.22~1.71)

父亲文化程度高中及以下

1.38(1.24~1.54)

母亲文化程度高中及以下

1.78(1.32~2.40)

1.72(1.53~1.93)

祖辈带养

1.39(1.16~1.65)

1.39(1.25~1.54)

农村

1.35(1.04~1.75)

1.38(1.13~1.69)

父母无锻炼习惯

1.67(1.40~1.98)

1.62(1.48~1.78)

家长支持使用视屏设备

1.70(1.38~2.10)

1.57(1.43~1.73)

父母每天视屏时间＞1 h

1.59(1.04~2.43)

1.67(1.39~2.01)