Stuck on screens: patterns of computer and gaming station use in youth seen in a psychiatric clinic.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Computer and gaming-station use has become entrenched in the culture of our youth. Parents of children with psychiatric disorders report concerns about overuse, but research in this area is limited. The goal of this study is to evaluate computer/gaming-station use in adolescents in a psychiatric clinic population and to examine the relationship between use and functional impairment. METHOD: 102 adolescents, ages 11-17, from out-patient psychiatric clinics participated. Amount of computer/gaming-station use, type of use (gaming or non-gaming), and presence of addictive features were ascertained along with emotional/functional impairment. Multivariate linear regression was used to examine correlations between patterns of use and impairment. RESULTS: Mean screen time was 6.7±4.2 hrs/day. Presence of addictive features was positively correlated with emotional/functional impairment. Time spent on computer/gaming-station use was not correlated overall with impairment after controlling for addictive features, but non-gaming time was positively correlated with risky behavior in boys. CONCLUSIONS: Youth with psychiatric disorders are spending much of their leisure time on the computer/gaming-station and a substantial subset show addictive features of use which is associated with impairment. Further research to develop measures and to evaluate risk is needed to identify the impact of this problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».