JAMA Pediatrics：学龄前儿童电子屏幕使用与脑白质完整性的关系

    
    你还在让您的孩子玩ipad吗？你的孩子还在每天抱着你的手机各种刷视频吗？你还在让你的幼儿通过电子屏幕获取知识或者学习技能吗？如果还在继续，那么今天这篇文章看完，赶紧让你的小孩放下手中的手机和平板。

美国儿科学会(AAP)建议限制看屏幕的方式，因为这会给孩子的认知行为带来风险。使用屏幕对小孩子来说很普遍，而且越来越普遍，但是频繁的电子屏幕的使用对大脑发育的影响还不清楚。已有很多证据指出，高频率的屏幕媒体的使用给儿童的认知发育尤其是语言关键技能和读写能力的发展带来了许多问题。但目前为止，还未发现这种影响在学龄前儿童大脑发育过程中造成了什么样的影响。确定这一点是极为重要的，因为一旦发现频繁的屏幕媒体的使用会造成儿童大脑结构发育的变化，那么对于合理控制屏幕媒体的使用将是决定性的证据。但是想要建立这两者之间的因果连接还要做大量的工作，因此，来自美国俄亥俄州的辛辛那提儿童医院医疗中心和辛辛那提大学医学院的研究者设计了一项横断面的研究，来首先探索性的研究学龄前儿童屏幕媒体使用与脑白质完整性的关系。

在这篇文章中，研究人员发现屏幕媒体使用的增加与幼稚园学龄前儿童支持语言和自然读写技能的大脑白质的微观结构完整性降低之间存在关联（必须要注意的是，这项研究并不是因果性研究，但仍旧可以说明很多问题）。

这种关联至少说明了，高频的使用屏幕媒体与更差的脑发育（这里指白质）是存在明显的关系的。本研究发表在世界著名权威儿科杂志JAMA Pediatrics上。

 

研究背景：

本文重点探讨了屏幕媒体的使用与那些用于支持学龄前儿童进行语言和读写技能的脑白质束完整性之间的关系。这项横断面研究于2017年8月至2018年11月进行，对象为3至5岁的健康儿童(n = 47)。参与者是在美国儿童医院和社区初级保健诊所招募的。这些儿童都进行了较为完整的认知测试，然后进行弥散张量成像扫描(DTI)，他们的父母则完成了ScreenQ问卷（ScreenQ是一个包含15项内容的基于屏幕的媒体使用的度量测试，反映了AAP建议中的各个领域：屏幕访问、使用频率、内容查看和共同查看。在这个测试中，分数越高，说明使用率越高。

研究方法：

作者进行了3个多元线性回归模型以ScreenQ得分为自变量，以3个标准化测评得分为因变量，都控制了儿童年龄和家庭收入。其他的认知测试包括：

语音加工综合测试，

第二版(CTOPP-2;快速对象命名子测试)，

表达性词汇测试，

第二版(EVT-2;富有表现力的语言)，

准备好阅读吧!(GRTR;自然读写能力测试)。

DTI的测量包括分数各向异性(FA)和径向扩散率(RD)，它们可以估计白质束的微观结构和髓鞘化。在全脑回归分析中，ScreenQ被用作与FA和RD相关的因素，然后被缩小到支持语言和自然读写能力的3个左侧区域。

研究结果：

在招募的69名儿童中，47名完成了DTI的扫描(其中27名[57%]是女孩)，平均[SD]年龄为54.3[7.5]个月。他们的ScreenQ评分为8.6 (4.8（SD）;共1-19分)点。CTOPP-2评分的均值为9.4 (3.3，共2-15分）；EVT-2 评分的均值为113.1 (16.6; 共88-144) ；GRTR score的评分均值为19.0 (5.9; 共5-25) 。

其中，控制儿童年龄后，ScreenQ评分与所有认知评分呈现负相关，EVT-2呈负相关(F2,43 = 5.14;R2 = 0.19;P < .01)，CTOPP-2 (F2,35 = 6.64;R2 = 0.28;P < .01)， GRTR (F2,44 = 17.08;R2 = 0.44;P < .01)得分。虽然相关分析难以进行直接的因果推断，但是从这个结果看，使用屏幕媒体频率越高的儿童在这些认知测量上的表现越差。与此同时，在涉及语言、执行功能和自然读写能力的领域中，较高的ScreenQ得分与较低的FA和较高的RD相关(P < .05，FWE矫正)，这是在控制了儿童年龄和家庭收入得到的结果。这个结果中，较低的FA说明了髓鞘化发育的不完全性，较高的RD则表明了径向扩散的提升，简单的理解就是，使用屏幕媒体频率越高的儿童他们的语言及读写能力相关的关键区域的白质纤维发育的髓鞘化程度就越差。

 

研究结论和建议：

这项研究发现，与美国儿科学会的指导方针相比，电子屏幕媒体使用的增加与幼稚园学龄前儿童支持语言和自然读写技能的大脑白质的微观结构完整性降低之间存在关联（必须要注意的是，这项研究并不是因果性研究，但仍旧可以说明很多问题）。这些发现表明需要进一步的研究，特别是在大脑快速发展的早期阶段。

 

研究背景：

在我们现在培养的这一代孩子里，有太多的事物影响着孩子们如何玩耍、学习和建立世界之间以及世界和自己之间的关系。除了传统的一些游戏外，迅速出现的新技术，特别是便携式电子设备，为广泛的媒体提供了前所未有的方便。儿童从婴儿期就开始使用电子媒介，并随年龄增长而增加。最近的研究保守估计，9岁以下儿童每天使用手机的时间超过2小时，这还不包括在照看孩子和上学期间的使用。

与这种增长相对应的是一些具有潜在风险或益处的变量，包括使用屏幕(如在卧室里)、使用频率、内容以及成人与儿童的互动(如共同观看)。美国儿科学会(AAP)建议对基于电子屏幕的媒体进行限制，指出过度使用和循环使用会带来发育和健康风险。这些风险包括但不限于：语言延迟;睡眠不好;执行功能及一般认知受损;家长与孩子的互动减少，包括一起阅读的时间。世界卫生组织(World Health Organization)最近发布了针对5岁以下儿童的限制性更强的建议，不鼓励他们看屏幕，并主张对其对健康和发展的影响进行更深入的研究。

最近的证据表明，使用屏幕媒体会对儿童造成神经生物学风险，然而，这些风险与早期大脑发育的联系在很大程度上是未知的，特别是在幼儿园之前的动态发展阶段。虽然感觉网络相对较早成熟，但那些高级技能的感觉网络，如语言、执行功能、多模态联想和阅读，表现出较长时间的发展过程，并依赖于家庭中的建设性（即有意义的）刺激。具体来说，白质束的组织和髓鞘化对环境因素高度敏感，增强了这些神经网络内部和之间信号传导的效率。

因此，考虑到与屏幕使用时间相关的风险证据，本文的研究者对学龄前儿童的表达性语言、处理速度和自然读写技能进行了评估，以作为认知行为相关因素。并且假设，较高的屏幕媒体使用将与这些领域的较低的完整性(即，较低的FA和较高的RD)和较低的相应的认知测量分数相关（结果也确实如此）。

 

研究方法：

被试：

通过在儿童医疗中心及周边初级保健诊所的广告，招募了69对亲子二人组。入选标准如下:3- 5岁儿童,出生至少36周妊娠,生活在一个以英语为母语的家庭,没有神经性疾病障碍的家族历史；没有语言延迟的遗传风险,还没上幼儿园。同时，也没有磁共振成像(MRI)的禁忌类型，如金属植入物。这些儿童的参与均获得监护父母的书面知情同意，并补偿家属的时间和差旅费。相关研究被伦理机构审查并批准。

屏幕使用率测量：

ScreenQ是最近开发的包含了15个项目的3 - 9岁的儿童屏幕媒体使用的综合测量，反映了AAP对这个年龄段使用屏幕媒体频率的建议。ScreenQ的概念模型来自于AAP推荐的4个领域：屏幕访问、使用频率、内容浏览、交互性或协同浏览。在之前的研究中，对ScreenQ的初步版本进行了测试，并对心理测量学进行了改进。保证了该测量的信度和效度。

行为学数据测量和分析：

在进行MRI之前，对儿童进行了三种语言和自然读写能力的标准化评估:

(1).表达性词汇测试，第二版(EVT-2)，为2.5岁或3.9岁以上儿童的正常测量；

(2).语音处理综合测试第二版(CTOPP-2),使用仪器全面评估语音加工能力作为先决条件的阅读流畅,还包括了一个快速对象命名子测试，评估尚未掌握字母、数字或颜色的幼儿从记忆中检索信息和快速执行操作(处理速度)的能力。

(3).准备好阅读吧!(GRTR)是一项针对3至6岁儿童自然读写技能的标准参照评估，它是与阅读结果相关的一个因素。

采用ScreenQ总分作为一系列多元线性回归模型的变量，以CTOPP-2、EVT-2、GRTR得分分别作为因变量，共做了三个多元线性回归。各模型均以儿童年龄和家庭收入水平为协变量，阈值P < .05为有统计学意义。使用SAS软件，9.4版进行行为分析。

DTI成像：

所有的儿童都保持清醒状态，在核磁共振检查中没有服用镇静剂。MRI方案包括持续约6分钟的T1加权扫描，4个BOLD(血氧水平依赖)功能性MRI序列各持续约5分钟(静息状态和3个活动任务)，以及持续约8分钟的DTI扫描。在DTI期间，孩子们被允许观看自己选择的视频。

DTI扫描使用32通道头线圈，西门子机器扫描（3T）。作者扫描了共61个梯度方向，其中1个b0图，60个b1000图。66层，2mm层厚，保证了高度的空间分辨率。其他参数为常用参数。

在视觉检查数据质量后，使用FSL进行数据处理。利用FSL的涡流矫正功能对受试者运动和其他伪影的扩散加权图像进行校正。儿童帧间（即图像之间的）移动的平均(SD)为0.54 (0.29)mm，剔除图像的平均(SD)占比为1.3%(1.1%)，作者使用高斯函数对剔除的切片进行了插值。利用FSL软件，eddy校正后的扩散加权图像和旋转后的b向量，在每个体素上拟合标准的扩散张量模型。用标准方法从扩散张量的主特征值出发，计算出了FA和RD的映射。

DTI指标与ScreenQ分数的相关分析：

DTI指标计算都使用FSL完成，使用一般线性模型建模。一共进行了两个分析，一个是全脑分析，一个特定于语言和读写关键区域的纤维束追踪分析。首先是将所有被试的FA图和RD图使用非线性配准配准到标准空间，对于全脑分析，在阈值为0.2时，通过对组均值FA图进行骨架化，生成一个全脑分析的mask。其次，将左弓状束、下纵束和钩状束的二值化概率图与全脑mask交叉，形成新的分析mask，这3个束与通过认知测量(语言、自然读写、快速命名)进行了评估的语言和读写能力有关。

在这个年龄，左侧束是支持这些能力的关键发育区。采用一般线性模型方法，以构成设计矩阵的ScreenQ得分，并控制年龄和家庭收入水平，在每个体素水平上，检验ScreenQ得分和两个DTI测量值（FA（各向异性）和RD（径向扩散率））之间的相关性。

利用FSL的随机化函数对该多元回归分析进行了10000个随机排列（permutation test），通过FWE控制一类错误。全脑分析中的白质纤维束是使用约翰霍普金斯大学(JohnsHopkins University)白质脑束造影地图集(包括连合脑束)对已知的白质脑束进行交叉引用的。

研究结果：

人口学信息统计：

69名儿童中有47人(68%)完成了任务(20人(43%)为男孩，27人(57%)为女孩;平均年龄54.3[7.5]个月)。家庭收入中位数为每年50001美元至1000000美元，37位母亲(78%)为大学毕业生或具有高等教育地位，反映了这个样本中由中到高的社会经济地位（主要看表一）。

表一 被试的人口学信息统计

  ScreenQ调查得分和认知测试得分关系：  ScreenQ评分与EVT-2 (表达性词汇测试第二版，F2,43 = 5.14;R2 = 0.19;P < .01)、CTOPP-2(语音处理综合测试第二版，F2,35 = 6.64;R2 = 0.28;和GRTR(自然读写能力测试，F2,44 = 17.08;R2 = 0.44;P <.01)得分均是显著负相关，该研究控制了儿童年龄。当家庭收入包括作为协变量时，这些联系则不具备统计学意义,这可能与家庭收入数据和ScreenQ具有一定的中等共线性有关 (Rp = 0.54)。

图1 ScreenQ评分与EVT-2（B）、CTOPP-2（A）、GRTR（C）评分比较的散点图

 

DTI指标与ScreenQ分数的相关分析结果：

在全脑分析中，较高的ScreenQ得分与较低的FA和较高的RD在广泛的白质区域相关，并控制了儿童年龄和家庭收入(P < .05，经FWE校正，如图3所示)。FA (35% vs 28%)和RD (33% vs 21%)的相关性在左半球束中通常比对侧束更广泛。联系最广泛的领域涉及到语言、视觉处理或图像、执行功能和多模态联想。弓状束表现出最大程度的左外侧性(FA为35%对侧的相应束仅为10%);这与它在语言中的作用是一致的。

在假设驱动分析（也就是白质纤维束的分析）中，较高的ScreenQ评分与较低的FA相关，包括16%的弓状束、29%的下纵束和55%的钩状束（由于作者使用的概率谱图），这些结果是在控制了儿童年龄和家庭收入这些变量后(P < .05，经FWE校正，如图4所示)。较高的ScreenQ评分与较高的RD相关，分别占弓状束的20%、下纵束的36%和钩状束的39%。

图2 较高的ScreenQ得分与较低的FA和较高的RD在全脑的相关

注释：在图A中，可以看出在全脑范围内，ScreenQ得分与FA值负相关，这说明更高的屏幕使用率和更差的白质纤维髓鞘化过程相关。图B中，在全脑范围内，ScreenQ得分和RD正相关，RD值是横向纵向弥散的，这个值越高越不好。

图3 针对白质纤维束的ScreenQ评分与较低的FA（A）和较高的RD（B）的检验

 结论：

该横断面研究了47个健康的读幼儿园之前的孩子（即学龄前儿童）在使用屏幕媒介频率上和脑白质发育的关系。研究结果表明，高频率的屏幕媒体使用和较低的微观组织和脑白质髓鞘化有关，而紧密相关的脑白质区域包括支持语言和自然读写技能的重要白质束区域。简单来说就是，更高的电子屏幕使用和更差的脑白质发育之间存在显著的相关关系，这可能为下一步揭示这其中的因果关系建立了良好的研究基础。这些发现表明，进一步研究基于屏幕的媒体使用与大脑发育之间的关系是非常必要的且迫切的（是不是看到新的研究方向了？）

当您看完这篇文章，是不是应该转发出去让更多人知道电子屏幕使用与儿童大脑发育之间的关系？您是不是也应该暂时放下手上的工作，多陪陪孩子，不要让他们再与电子屏幕为伴！

原文：
Associations Between Screen-Based Media Use and Brain White Matter Integrity in Preschool-Aged Children

JS Hutton, J Dudley, T Horowitz-Kraus, T DeWitt… - JAMA …, 2019 - jamanetwork.com

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