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ABCD Study
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AI模型利用纵向和图数据预测青少年物质使用
研究人员开发了先进的模型，利用ABCD研究的数据来预测青少年物质使用的发病率。通过比较横断面、纵向和基于图的方法，他们发现纵向模型在基线预测方面始终表现优于其他方法。时间XGBoost表现出最强的独立性能，而时间图卷积网络（T-GCNs）提供了互补的风险信号。通过分数级堆叠结合这些方法取得了最佳结果，识别出同伴偏差、年龄和父母监督等关键预测因素。
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美国卫生部门警告屏幕时间对儿童的有害影响
美国卫生与公众服务部发布的一份新的咨询报告强调了一个令人担忧的趋势：儿童和青少年花费过多的时间在屏幕上，常常超过他们的睡眠时间。这种过度的屏幕暴露与负面的发育、教育和心理健康结果有关，包括焦虑、抑郁和肥胖。报告为家长提供了关于设定界限、树立健康行为榜样和提供替代活动以减轻这些风险的指导。