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Enregistrement W2799767353 · doi:10.1093/sleep/zsy061.254

0255 Smartphones In The Bedroom, Sleep, Communication, And Mental Health In Australian School Students

2018· article· en· W2799767353 sur OpenAlexaboutno aff
Jillian Dorrian, Stephanie Centofanti, Andrew Wicking, Peter Wicking, Kurt Lushington

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBedroomMental healthAngerOdds ratioPhoneOddsQuarter (Canadian coin)PsychologyDemographyMedicineHotlineOutdoor activityPsychiatryLogistic regressionGeographyPhysical activityPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smartphones in the bedroom rob sleep time and facilitate communication during the circadian low. These factors may lead to impaired communication and disturbed mental health. However, nighttime messaging may also foster social connection. This was investigated in a large dataset of Australian students. The Resilient Youth Australia Limited dataset includes more than 180,000 Australian primary and high school students, who completed a 30-60min in-class survey with questions about phone use, sleep, friendships, and the General Health Questionnaire (GHQ-12). Respondents with complete datasets were included in analyses (n=169,352, 7-18y, mean=13 ± 3y, male=49.9%, gender diverse=0.4%). Using phones at night (10pm-6am) at least once in the past week was reported by 55% of respondents. The proportion increased with age, from 25% at 7-8y to 83% by 17-18y. Forty percent reported that they never or only sometimes had 8h or more sleep per night. A third reported that they had responded to a text in anger, 25% that they had received hurtful messages, and 22% that they had been cyberbullied at least once in the past month. A quarter reported that they built friendships not at all or only sometimes. Controlling for age and gender, nighttime phone use was associated with significantly increased odds of: responding in anger (Odds Ratio, OR=4.92, 95%Confidence Intervals, CI=4.80–5.06); receiving hurtful messages (OR=3.96, CI=3.85–4.07); and being cyberbullied (OR=2.78, CI=2.71–2.86). It was also associated with reduced odds of getting 8h or more sleep per night (OR=0.53, CI=0.45–0.56), and higher (less favourable) GHQ-12 scores (13.60 ± 7.14 compared to 10.87 ± 6.52, p<0.01, d=0.4). The odds of building friendships increased (OR=1.18, CI=1.15,1.20). Using cell phones at night is common among children as young as 7y. This may not only impact negatively on sleep, but may also increase angry or hurtful communication, and mental health issues. On the other hand, it may also facilitate friendship building. Interventions to reduce phone use at night must consider the benefits and potential losses associated with change. Stephanie Centofanti is supported in part by Resilient Youth Australia Limited post-doctoral funding.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,349 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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