Internet Gaming Disorder: An Emergent Health Issue for Men
Notice bibliographique
Résumé
Internet gaming is a legitimate leisure activity worldwide; however, there are emerging concerns that vast numbers of gamers are becoming addicted. In 2013, the American Psychiatric Association (APA) classified Internet Gaming Disorder (IGD) as a condition warranting more clinical research ahead of formalizing it as a mental disorder. Proposed as a behavioral addiction, IGD shares many similarities in both physical and psychosocial manifestations with substance use disorder, including cerebral changes on functional magnetic resonance imaging (fMRI). Among the gaming population, compared to females, adolescent and adult males demonstrate far more addictive internet gaming use in terms of screen hours, craving, and negative impacts on health, which have, in isolated incidents, also caused death. The current article draws findings from a scoping review of literature related to IGD as a means to raising awareness about an emergent men's health issue. Included are three themes: (a) unveiling the nature, impacts and symptoms of IGD; (b) conceptualizing IGD through neuroscience; and (c) treatment approaches to IGD. Afforded by these themes is an overview and synthesis of the existing literature regarding IGD as a means of providing direction for much needed research on gaming addiction and orientating primary care providers (PCPs) to the specificities of IGD in men's health. The findings are applied to a discussion of the connections between IGD and masculinity and the importance of recognizing how behaviors such as social isolation and game immersion can be maladaptive coping strategies for males.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».