目的系统评价中国学龄前儿童视屏时间过长发生率。方法计算机检索CNKI、VIP、WanFang Data、CBM、PubMed、Cochrane、Embase、CINAHL和Web of Scuence数据库中发表的有关中国学龄前儿童视屏时间过长发生率的横断面研究,检索时间为建库至...目的系统评价中国学龄前儿童视屏时间过长发生率。方法计算机检索CNKI、VIP、WanFang Data、CBM、PubMed、Cochrane、Embase、CINAHL和Web of Scuence数据库中发表的有关中国学龄前儿童视屏时间过长发生率的横断面研究,检索时间为建库至2022年10月18日,由2名研究者独立筛选文献、提取资料并评价文献质量,采用Stata16.0软件进行Meta分析。结果共纳入28篇文献,包含143483例学龄前儿童。Meta分析结果显示,中国学龄前儿童视屏时间过长总发生率为46.4%,视屏时间>1h、≥1 h、>2 h、≥2h的发生率分别为61.6%、56.5%、28.1%、34.1%,平均每日视屏时间为1.86小时。总视屏时间过长发生率亚组分析结果显示,男、女童发生率分别为48.5%、45.6%,3~6岁发生率分别为40.9%、45.8%、45.4%、44.4%,独生、非独生发生率分别为47.9%、53.8%,父母初中及以下文化程度发生率分别为49.7%、49.9%,父母高中文化程度发生率分别为46.5%、44.4%,父母大学及以上文化程度发生率分别为41.8%、42.4%,学习日、周末发生率分别为35.3%、43.7%,2019年前、后发生率分别为43.2%、46.2%,东部、中部、西部地区发生率分别为49.7%、39.4%、39.3%。结论中国学龄前儿童视屏时间过长发生率较高,男童、年龄越大、非独生、父母文化程度低、东部地区的发生率更高,应有针对性地进行预防和干预。受纳入研究数量和质量限制,上述结论尚需更多高质量研究予以验证。展开更多
文摘碳价是碳市场的核心要素,碳价波动受到众多因素及其时滞效应的影响。为精准预测全国碳市场碳排放配额(Chinese emission allowances,CEA)价格,从关联碳市场、经济发展、国外能源、国内能源和人民币汇率五个维度选取结构化影响因素,从经济政策、环境影响和用户意愿三个维度爬取来自百度搜索引擎的非结构化影响因素,然后引入MIV-BP模型筛选主要的影响因素,并基于最大信息系数(maximum information coefficient,MIC)对碳价以及多源影响因素进行时滞估计。在此基础上,构建融合多源信息的碳价时滞组合预测模型MIC-LSTM-BP,并和基准模型LSTM、BP、LSTM-BP以及时滞基准模型MIC-LSTM、MIC-BP、MIC-LSTM-GBDT进行对比分析,以验证新模型的有效性。结果表明,时滞信息的引入有助于提升模型的预测精度;相较于基准模型和时滞基准模型,MICLSTM-BP模型预测CEA价格精度最高,价格波动追随能力最好。
