Studying the Relationship between Quality of Sleep and Addiction to Internet among Students
Notice bibliographique
Résumé
Background: In recent years, Internet use has been of interest to different groups of people especially students and its charm has caused users to spend hours of their time at the computer. Studies show that growing demand for Internet technology caused significant mental health problems and reduced quality of life and unhealthy social relationships for many people. The aim of this study was to determine the relationship between internet addictions and sleep quality as one of the components of quality of life among college students.Methods: This cross-sectional study was done among students of Torbat Heydariyeh city in 2015. Data were collected by self-report. Data collection tools were internet addiction questionnaire, Pittsburgh Sleep Quality Index and a demographic questionnaire. Data was analyzed by SPSS 21. P <0.05 considered statically significant.Results: The average score of sleep disorders and addiction to the Internet was 4.690 ± 0.050 and 33.98 ± 12.05, which represents the average sleep disorders and internet addiction among students. 32.50% of students were suffering from sleep disorders and 23.9% of students had high dependence on the Internet and 2% had severe dependence. Between internet addiction and sleep disorders components, sleep quality and overall score of Pittsburgh questionnaire there was a significant positive correlation (P≤0/05).Conclusion: The results showed that excessive use of the internet is associated with reduced sleep quality and increased daytime sleepiness. Due to the increasing use of the Internet in Iran, especially among students, Familiarize users with the harms of excessive use of the Internet and promote the proper Correct culture is essential In order to promote the correct pattern of Internet use helped to reduce sleep problems in students.Keywords: addiction to Internet, sleep quality, Student.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».