Reframing video gaming and internet use addiction: empirical cross‐national comparison of heavy use over time and addiction scales among young users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Evidence-based and reliable measures of addictive disorders are needed in general population-based assessments. One study suggested that heavy use over time (UOT) should be used instead of self-reported addiction scales (AS). This study compared UOT and AS regarding video gaming and internet use empirically, using associations with comorbid factors. DESIGN: Cross-sectional data from the 2011 French Survey on Health and Consumption on Call-up and Preparation for Defence-Day (ESCAPAD), cross-sectional data from the 2012 Swiss ado@internet.ch study and two waves of longitudinal data (2010-13) of the Swiss Longitudinal Cohort Study on Substance Use Risk Factors (C-SURF). SETTING: Three representative samples from the general population of French and Swiss adolescents and young Swiss men, aged approximately 17, 14 and 20 years, respectively. PARTICIPANTS: ESCAPAD: n =22 945 (47.4% men); ado@internet.ch: n =3049 (50% men); C-SURF: n =4813 (baseline + follow-up, 100% men). MEASUREMENTS: We assessed video gaming/internet UOT ESCAPAD and ado@internet.ch: number of hours spent online per week, C-SURF: latent score of time spent gaming/using internet] and AS (ESCAPAD: Problematic Internet Use Questionnaire, ado@internet.ch: Internet Addiction Test, C-SURF: Gaming AS). Comorbidities were assessed with health outcomes (ESCAPAD: physical health evaluation with a single item, suicidal thoughts, and appointment with a psychiatrist; ado@internet.ch: WHO-5 and somatic health problems; C-SURF: Short Form 12 (SF-12 Health Survey) and Major Depression Inventory (MDI). FINDINGS: UOT and AS were correlated moderately (ESCAPAD: r = 0.40, ado@internet.ch: r = 0.53 and C-SURF: r = 0.51). Associations of AS with comorbidity factors were higher than those of UOT in cross-sectional (AS: .005 ≤ |b| ≤ 2.500, UOT: 0.001 ≤ |b| ≤ 1.000) and longitudinal analyses (AS: 0.093 ≤ |b| ≤ 1.079, UOT: 0.020 ≤ |b| ≤ 0.329). The results were similar across gender in ESCAPAD and ado@internet.ch (men: AS: 0.006 ≤ |b| ≤ 0.211, UOT: 0.001 ≤ |b| ≤ 0.061; women: AS: 0.004 ≤ |b| ≤ 0.155, UOT: 0.001 ≤ |b| ≤ 0.094). CONCLUSIONS: The measurement of heavy use over time captures part of addictive video gaming/internet use without overlapping to a large extent with the results of measuring by self-reported addiction scales (AS). Measuring addictive video gaming/internet use via self-reported addiction scales relates more strongly to comorbidity factors than heavy use over time.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».