Internet Addiction and Its Relationship With Suicidal Behaviors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To perform a systematic review and meta-analysis of observational studies that investigated the putative association between internet addiction and suicidality. DATA SOURCES: Major electronic databases (PubMed, Embase, ClinicalKey, Cochrane Library, ProQuest, Science Direct, and ClinicalTrials.gov) were searched using the following keywords (internet addiction OR internet gaming disorder OR internet use disorder OR pathological internet use OR compulsive internet use OR problematic internet use) AND (suicide OR depression) to identify observational studies from inception to October 31, 2017. STUDY SELECTION: We included 23 cross-sectional studies (n = 270,596) and 2 prospective studies (n = 1,180) that investigated the relationship between suicide and internet addiction. DATA EXTRACTION: We extracted the rates of suicidal ideation, planning, and attempts in individuals with internet addiction and controls. RESULTS: The individuals with internet addiction had significantly higher rates of suicidal ideation (odds ratio [OR] = 2.952), planning (OR = 3.172), and attempts (OR = 2.811) and higher severity of suicidal ideation (Hedges g = 0.723). When restricted to adjusted ORs for demographic data and depression, the odds of suicidal ideation and attempts were still significantly higher in the individuals with internet addiction (ideation: pooled adjusted OR = 1.490; attempts: pooled adjusted OR = 1.559). In subgroup analysis, there was a significantly higher prevalence rate of suicidal ideation in children (age less than 18 years) than in adults (OR = 3.771 and OR = 1.955, respectively). CONCLUSIONS: This meta-analysis provides evidence that internet addiction is associated with increased suicidality even after adjusting for potential confounding variables including depression. However, the evidence was derived mostly from cross-sectional studies. Future prospective studies are necessary to confirm these findings.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle