Exercise as an Alternative Approach for Treating Smartphone Addiction: A Systematic Review and Meta-Analysis of Random Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: With the emergence of electronic products, smartphones have become an indispensable tool in our daily life. On the other hand, smartphone addiction has become a public health issue. To help reduce smartphone addiction, cost-effective interventions such as exercise are encouraged. Purpose: We therefore performed a systematic review and meta-analysis evaluating existing literature on the rehabilitative effects of exercise interventions for individuals with a smartphone addiction. Methods: We searched PubMed, Web of Science, Scopus, CNKI, and Wanfang from inception to September 2019. Nine eligible randomized controlled trials (RCT) were finally included for meta-analysis (SMD represents the magnitude of effect of exercise) and their methodological quality were assessed using the PEDro scale. Results: We found significant positive effects of exercise interventions (Taichi, basketball, badminton, dance, run, and bicycle) on reducing the total score (SMD = −1.30, 95% CI −1.53 to −1.07, p < 0.005, I2 = 62%) of smartphone addiction level and its four subscales (withdrawal symptom: SMD = −1.40, 95% CI −1.73 to −1.07, p < 0.001, I2 = 81%; highlight behavior: SMD = −1.95, 95% CI −2.99 to −1.66, p < 0.001, I2 = 79%; social comfort: SMD = −0.99, 95% CI −1.18 to −0.81, p = 0.27, I2 = 21%; mood change: SMD = −0.50, 95% CI 0.31 to 0.69, p = 0.25, I2 = 25%). Furthermore, we found that individuals with severe addiction level (SMD = −1.19, I2 = 0%, 95%CI:−1.19 to −0.98) benefited more from exercise engagement, as compared to those with mild to moderate addiction levels (SMD = − 0.98, I2 = 50%, 95%CI:−1.31 to −0.66); individuals with smartphone addiction who participated in exercise programs of 12 weeks and above showed significantly greater reduction on the total score (SMD = −1.70, I2 = 31.2%, 95% CI −2.04 to −1.36, p = 0.03), as compared to those who participated in less than 12 weeks of exercise intervention (SMD = −1.18, I2 = 0%, 95% CI−1.35 to −1.02, p < 0.00001). In addition, individuals with smartphone addiction who participated in exercise of closed motor skills showed significantly greater reduction on the total score (SMD = −1.22, I2 = 0 %, 95% CI −1.41 to −1.02, p = 0.56), as compared to those who participated in exercise of open motor skills (SMD = −1.17, I2 = 44%, 95% CI−1.47 to −0.0.87, p = 0.03). Conclusions: Exercise interventions may have positive effects on treating smartphone addiction and longer intervention durations may produce greater intervention effects.
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 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 | 0,019 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».