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Enregistrement W2552650072 · doi:10.2147/prbm.s119275

Internet use and addiction among medical students of Universiti Sultan Zainal Abidin, Malaysia

2016· article· en· W2552650072 sur OpenAlexaff
Mainul Haque, Nor Iza A. Rahman, Md Anwarul Azim Majumder, Seraj Zohurul Haque, Zubair M Kamal, Md Zakirul Islam, Atm Emdadul Haque, Ahmed Ghazi Alattraqchi

Notice bibliographique

RevuePsychology Research and Behavior Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensToronto Western HospitalRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversiti Sultan Zainal Abidin
Mots-clésThe InternetAddictionMedical educationPsychologyMedicineComputer sciencePsychiatryWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of Internet has now become indispensable, and the technology has revolutionized the medical education and practice worldwide. Currently, medical students and professionals have an enormous opportunity to keep them always updated with the exponential growth of knowledge because of potential progression of Internet throughout the world that enables them to become a lifelong learner. Internet addiction is a widespread phenomenon among students and academicians at universities in Malaysia. Students use the Internet for recreational purpose and personal and professional development. The Internet has become an integral part of day-to-day life of the university students, including medical students. The aim of the present study was to examine the Internet use and addiction among students of Universiti Sultan Zainal Abidin, Malaysia. METHODS: This was a cross-sectional study in which a questionnaire, Internet Addiction Diagnostic Questionnaire, developed by the Center for Internet Addiction, USA, was used. One hundred forty-nine medical students of Universiti Sultan Zainal Abidin participated in this study. Data were analyzed using Statistical Package for the Social Sciences software. RESULTS: The mean scores were 44.9±14.05 and 41.4±13.05 for male and female participants, respectively, which indicated that both the genders were suffering from mild Internet addiction. CONCLUSION: =0.007). Overall, from the research data and having worked with this cohort very closely, Universiti Sultan Zainal Abidin medical students can be labeled as wonted and recurring users of the Internet. Nevertheless, it is very difficult to define as Internet addicts or pathological users of the Internet because of small sample size and cross-sectional study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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