Effect of internet use for health information and internet addiction on adolescents female high school’ health lifestyle
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: There is not enough evidence linking attitudes toward using the Internet to gather health information and adolescents’ lifestyles. The objective of this study is to assess the effect of Internet use for gathering health information and Internet addiction on adolescents’ health lifestyles in Saudi Arabia.Methods: A descriptive correlational cross-sectional design was utilized to collect data from a convenience sample of 456 high-school-aged female adolescents, who completed self-administered questionnaires consisting of demographic data, attitudes toward Internet use, Internet use for seeking health information, Internet use to communicate about health, Internet addiction, and adolescent health lifestyles.Results: The adolescent female high school students’ average age was 16.88 years (SD = 1.05); Regression analyses revealed that the main effects of students’ attitudes toward the Internet, along with how using the Internet to seek health information and to communicate about health, and Internet addiction significantly (p < .001) affected these female high school students’ lifestyles subscales. However, some predictors had varied effects on lifestyle subscales.Conclusions: The general consensus of the research about Internet use among young people to date shows that adolescents use the Internet to communicate about their own health problems, but they do not address all of the dimensions of healthy lifestyle. This study will help identify lifestyle risk factors among adolescent female high school students, such as malnutrition, physical inactivity, not taking full responsibility for one’s health and not communicating enough about one’s health.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».