Social networking sites and mental health problems in adolescents: The mediating role of cyberbullying victimization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research has suggested an association between the use of social networking sites (SNSs) and mental health problems such as psychological distress, suicidal ideation and attempts in adolescents. However, little is known about the factors that might mediate these relationships. The present study examined the link between the use of social networking sites and psychological distress, suicidal ideation and suicide attempts, and tested the mediating role of cyberbullying victimization on these associations in adolescents. METHODS: The sample consisted of a group of 11-to-20-year-old individuals (n=5126, 48% females; mean±SD age: 15.2±1.9 years) who completed the mental health portion of the Ontario Student Drug Use and Health Survey (OSDUHS) in 2013. Multiple logistic regression analyses were used to test the mediation models. RESULTS: After adjustment for age, sex, ethnicity, subjective socioeconomic status (SES), and parental education, use of SNSs was associated with psychological distress (adjusted odds ratio, 95% confidence interval=2.03, 1.22-3.37), suicidal ideation (3.44, 1.54-7.66) and attempts (5.10, 1.45-17.88). Cyberbullying victimization was found to fully mediate the relationships between the use of SNSs with psychological distress and attempts; whereas, it partially mediated the link between the use of SNSs and suicidal ideation. CONCLUSION: Findings provide supporting evidence that addressing cyberbullying victimization and the use of SNSs among adolescents may help reduce the risk of mental health problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».