Internet use and addiction among medical students of Universiti Sultan Zainal Abidin, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».